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検索結果: 2件 / 研究者番号: 30588322
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1.
ファジィ最大値関数に基づくプロトタイプ分類モデルと数理最適化技法を用いた学習
研究課題
研究種目
基盤研究(C)
審査区分
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
研究機関
大阪公立大学
(2022)
大阪府立大学
(2021)
研究代表者
楠木 祥文
大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 講師
研究期間 (年度)
2021-04-01 – 2024-03-31
交付
キーワード
機械学習
/
プロトタイプ分類モデル
/
ファジィ最大値関数
/
数理最適化
/
プロトタイプ分類
研究開始時の研究の概要
科学的な意思決定において,その対象を数理的にモデリングすることは必要不可欠である.近年,大量のデータと汎用的数理モデルを用いた機械学習に基づくモデリングが注目されている.意思決定のためのモデリング手法として機械学習を考えたとき,意思決定者がその過程を理解し点検・修正できるように,学習された数理モデル
...
研究実績の概要
本件研究の目的は,モデリング過程とモデル自身の両方の透明性を備え,かつ,高い汎化性能をもつ機械学習手法を開発することであり,そのために,機械学習モデルの一つで あるプロトタイプ分類モデルを研究している.前年度の2021年度では,種々のファジィ最大値関数に基づくプロトタイプ分類モデルを提案し,その性能
...
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
この課題の研究成果物
学会発表 (6件)
2.
ラフ集合理論の属性縮約に基づいた非類似度によるクラスター分析
研究課題
研究種目
若手研究(B)
研究分野
感性情報学・ソフトコンピューティング
研究機関
大阪大学
研究代表者
楠木 祥文
大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教
研究期間 (年度)
2011-04-28 – 2015-03-31
完了
キーワード
データマイニング
/
機械学習
/
カーネル法
/
論理関数
/
ラフ集合
/
ソフトコンピューティング
/
クラスタリング
/
データマインング
/
クラスター分析
研究成果の概要
ラフ集合理論の属性縮約は,対象集合の識別可能性/不能性に基づき,データから冗長な属性を取り除く手法である.本課題は,名義的データに対して,識別可能性に基づく二つの類似度/非類似度を提案した.一つは,クラスター間の非類似度であり,その値は二つのクラスターを識別する属性部分集合の数で定義される.もう一つ
...
この課題の研究成果物
学会発表 (16件)