カルマンフィルタを用いた記憶に基づく推論のデータベース圧縮
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概要
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記憶に基づく推論(MBR:Memory-Based Reasoning)はルールを用いず, 事例をそのままの形式で保持することで知識ベースを構築する.そのため知識獲得のボトルネック問題の解消の一手法として位置付けられている.しかしながら, MBRでは質問事例と最も近い事例を知識ベースから探索し, その回答部をそのまま推論結果とするため, 精度の高い推論を実現するためには大量のデータを必要とする.そこで, 本研究では, 時系列データを対象にしたMBRにおいてカルマンフィルタを用いて, MBRの知識ベースの圧縮を行う.本手法をKOMIチャートデータに適用した結果, 推論能力を保持したまま事例ベースの圧縮が可能であることが確認された.
- 2000-05-12
著者
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