量的な判断常識を備えた人工知能 : 時系列情報の量的判断
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概要
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俊来の人工知能に求められている人間の柔軟な判断能力の実現を狙い,量的な判断に的を絞った常識人工知能について研究を進めている。既に量の時間変化を問わない静的な量的判断については,概念を対象(対象概念),量の程度(比較概念),量の尺度(量属性)に分割し,概念間の関係付けと比較概念を定量化するこにより,柔軟な量的判断ができることを報告した。しかし,株価変動や交通量の推移のように量の時間変化に関する判断もある。そこで本稿では,時系列情報の量的判断の実現方式について述べる。本方式では,従来の概念知識を時系列概念にまで拡張し,さらに時系列データの周期性を分析することによって,大局的傾向の判断を行う。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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太田 昌克
Nttコミュニケーション科学研究所
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太田 昌克
Ntt(株)コミュニケーション科学研究所
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飯田 敏幸
NTT情報通信網研究所
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島田 茂夫
NTT情報通信網研究所
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太田 昌克
NTT情報通信網研究所
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飯田 敏幸
Ntt コミュニケーション科研
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