NC2000-44 質的条件付き数法則発見法 : RF6.2アルゴリズム
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概要
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質的と量的双方も値を含むデータから、質的条件付き一般化多項式を要素とするルール集合の形で、そこに内在する法則の発見を考える。その一つの解法として、我々は既にRF6法を提案しているが、現実の複雑な問題では、学習済ニューラルネットからルールを復元する段階で、組み合わせ爆発が問題となっていた。本稿では、その問題点を克服する効率の良いルール復元法を提案する。すなわち、ベクトル量子化法とモデル選択基準を用いて、ルールに出現する多項式数を妥当な数まで減少させ、次いで決定木を用いて、質的条件を抽出する。4種のデータ集合を用いた我々の実験では、RF6法の改良版RF6.2法を用いて、ある程度のノイズや不要変数を含むデータからでも、簡潔で興味深い法則が発見できたことを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-07-11
著者
-
中野 良平
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
斉藤 和巳
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
中野 良平
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
静岡県大
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