適応共鳴理論を応用した分類規則の学習(学生セッション,大学のAI・企業のAI)
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概要
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適応共鳴理論を応用した2種類の分類規則学習手法,ARTMAP_<ED> およびARTMAP_<AW> を提案する.ARTMAP_<ED>はユークリッド距離に基づいたクラスタリングによって分類規則を学習する手法であり,分類規則の汎化としてカテゴリ統合手法が実装されている.ARTMAP_<AW>は各属性の重要性を考慮できるようにARTMAP_<ED>を改良した手法である.属性の重要性は分類規則の汎化と特殊化によって更新される.最後に提案手法,ファジィARTMAPおよびC4.5による実験結果を提示し,ARTMAP_<AW>は他の手法よりも分類の精度が高く,かつ規則数の少ない分類学習が行えることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-21
著者
-
高橋 健一
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
上田 祐彰
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
那須 曜
広島市立大学
-
山田 武
広島市立大学
-
宮原 哲浩
広島市立大学
-
高橋 健一
広島市立大学
-
Miyahara Tetsuhiro
The Graduate School Of Information Sciences Hiroshima City University
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