灰色分析を適用した判別モデルの提案(「感性情報処理の基礎と応用」並びにヒューマン情報処理一般)(感性情報処理(1))
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概要
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感性情報のデータを判別する研究は盛んに行われているが,研究統計的手法である多変量解析を採用しているものが多い。統計は大量のデータを必要とするなどの問題点がある。そこで,本論文は大量のデータを必要としない数理理論である,灰色理論を適用した判別モデルを提案する。入出力モデルは表形式のデータ構造を二つ構築し,分析対象データと判別結果情報の表現に利用する。判別処理には,複数の数列間におけるデータの類似度を調べる灰色分析を採用する。判別したいカテゴリ毎に基準値を設定し,灰色分析を行う。分析結果の中,類似度の最も高いカテゴリに判別する。三つの例題を行い,多変量解析と同等以上の正判別率を得ることができた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-11
著者
-
山口 大輔
神奈川大学大学院工学研究科
-
水谷 晃三
帝京大学大学院理工学研究科
-
永井 正武
神奈川大学工学部
-
山口 大輔
帝京大学大学院理工学研究科
-
永井 正武
帝京大学理工学部
-
小林 俊裕
帝京大学大学院理工学研究科
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