ラフ集合理論を用いたパターン識別
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概要
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パターン認識は「対象の特徴を抽出し、対象を特徴空間上のベクトルとしたものを識別規則を用いて分類する」ものである。特徴空間において分類すべき集合をクラスと呼ぶ。従来の識別規則は通常、すべてのサンプルを強制的にいづれかのクラスに割り当てる。しかし、限られた特徴空間では本質的に識別不能なサンプルが存在し、このような強制割り当ては好ましくない場合がある。本稿では、ラフ集合理論における下近似および上近似を用いてタラス領域のかなり確かな部分と曖昧性を含む部分を抽出する. これにより、曖昧な領域に落ちたサンプルの判定を延期し、常に判定を行うとは限らないが判定した場合にはかなりの確率で正しい判定を行う識別規則を構成する。下近似および上近似の推定は複数の識別規則の判定結果を統合することで行う。これは、近年研究されてきている識別子の統合の一つの方法論も与える。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
-
新保 勝
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻数理情報工学講座
-
工藤 峰一
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
-
新保 勝
北海道大学大学院工学研究科
-
新保 勝
北海道大学
-
村井 哲也
北海道大学大学院情報科学研究科
-
谷口 文威
北海道大学工学部
-
村井 哲也
北海道大学
-
村井 哲也
北海道大学大学院工学研究科 システム情報工学専攻 数理情報工学講座 情報解析学分野
-
村井 哲也
北海道大学大学院工学研究科
-
工藤 峰一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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