重み付き距離測度に基づく自己組織化マップによる階層型パターン分類手法(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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本論文では, 入力ベクトルの各要素に対して重み付けを採用した自己組織化マップによる階層的なパターン分類手法を提案する. 各要素に対する適切な重み付けを決定するために, 遺伝的アルゴリズムを採用する. 各要素に対する重みと自己組織化マップによる分類結果を, それぞれ遺伝的アルゴリズムにおける個体と適合度に対応させる. 適合度の算出を簡単化するために, 自己組織化マップにおける競合層ユニットを二つにした. 提案する自己組織化マップを多段に配置することで, データ集合を徐々に細かく分類する. 提案手法を口腔外科の分野で行われる顎変形症患者の分類問題に適用した結果, 良好な分類が実現できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-01
著者
-
升井 一朗
福岡医療短大・歯科衛生士学科
-
山川 烈
九州工業大学情報工学部
-
堀尾 恵一
九州工業大学大学院 生命体工学研究科
-
升井 一朗
福岡医療短大・歯科衛生学科
-
熊本 将志
(財)知床財団
-
山川 烈
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
山川 烈
九州工業大学
-
堀尾 恵一
九州工業大学 大学院生命体工学研究科
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