文字デザインを例とした感性情報からのファジールール自動抽出法(感性情報処理)
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概要
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本論文では,アンケートによる感性情報からファジールールを自動抽出する新しい手法を提案する.感性情報は一般的にデータ数が少なく,個人差によるばらつきを多く含むため解析が困難である.提案手法では,以下の3段階により感性情報からファジールールが抽出される.(1)一般回帰ニューラルネットワークによる感性情報の擬似データの生成,(2)改良Fuzzy ARTによるクラスタリング,(3)各クラスタのファジールールへの翻訳によるルール抽出.以上の方法によりアンケートによる個人差を吸収しながらファジールールを抽出することが可能となる.有効性を確認するため,文字形状に関するアンケートを行い,得られたデータから提案法を用いてファジールール抽出を行った.抽出されたルールによる推論を一般的な解析手法と比較した結果,言語形式での知識としてファジールールが出力されていることが確認されている.
- 2006-10-01
著者
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c