区間特徴量の統合によるパターン分類
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概要
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古くから用いられているBayesの統計的決定理論に基づくパターン分類は, 分類の対象となるパターンから特徴量が一意に得られることを前提としている. しかしながらノイズ等の影響によって, 情報が不完全であるようなパターン分類においては, 特徴量を一意に決定できない場合が多く, より柔らかな理論の構築が必要となる. 本論文では, 特徴量の定義域を閉区間とした場合のパターン分類理論を, Dempser-Shaferの確率測度の枠組みの上で定式化する. 更に, 欠落した情報を補うために, 複数の観測によって得られた情報に対して, 情報源の価値を考慮した上で「横の統合」を行う新たなパターン分類法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-05-25
著者
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