2A4-5 遺伝的ネットワークプログラミングによる不完全なデータベースからのクラス相関ルールの抽出(2A4 モデリング・識別)

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概要

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• 遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を用いてユーザの設定した興味深さの指標を満たすクラス相関ルールを抽出し、これによりレコードを分類する方法が提案されている。この手法では、すべてのルールを抽出することはできないが、学習用データから与えられた時間(世代数)で抽出できたルールを用いて効率良くレコードを分類することができる。本論文では、この手法を学習用データや分類の対象となるレコードのデータの一部が欠落していても使用することができるように拡張し、シミュレーションでその有効性を示した。

• 社団法人日本機械学会の論文
• 2006-09-25

著者

• 嶋田 香

  早稲田大学情報生産システム研究センター

• 間普 真吾

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 森川 英治

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 平澤 宏太郎

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 古月 敬之

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• Hu Jingle

  Waseda University

• Hu J

  早稲田大 大学院情報生産システム研究科

• Hirasawa Kotaro

  Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University

• Hirasawa Kotaro

  Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University

• 平澤 宏太郎

  早稲田大学

• 胡敬 炉

  九州大学

• 間普 真吾

  早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科

• 間普 真吾

  早稲田大学大学院 情報生産システム研究科

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