| Project/Area Number |
10680390
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
佐藤 浩 大阪府立大, 総合科学部, 助手 (30295737)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 勲 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70258078)
宇野 裕之 大阪府立大学, 総合科学部, 講師 (60244670)
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| Project Period (FY) |
1998 – 2000
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1999)
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| Budget Amount *help |
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 1999: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 1998: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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| Keywords | 知識獲得 / ファジィ知識獲得 / 典型的知識と例外的知識 / ファジィ・ニューラルネットワーク / ファジィ理論 |
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| Research Abstract |
データに雑音や誤差や矛盾などが含まれる場合に、典型的ファジィ知識と例外的ファジィ知識の抽出が可能な知識獲得システムを作成することを目的としている。
今年度は、次のことを行なった。
●典型的ファジィ知識の抽出方法の定式化:抽出されたファジィ知識に対する各データの正確度により、そのデータを取り除く方法について考察した。しきい値を利用する方法や度合い付きで取り除く方法などが考えられる。また、このような典型的知識と例外的知識を用いてどのように推論するかについても議論した結果、データの個数による重み付けと、結果の分散による方法が有効であることが分かった。
●適用する学習方式の決定:知識抽出法としては、ファジィ・ニューラルネットワークによるファジィルールの抽出方法を用いた。また、典型的なデータからの知識抽出と例外的なデータからの知識抽出には同じ方法を用いた。
●シュミレーション・プログラムの作成:項目(1)と(2)の手法をシュミレーションするプログラムを作成した。そして、いくつかのデータについて、典型的ファジィ知識と例外的なファジィ知識の抽出を試みた。本手法を用いない方法よりも、少ないルールで、良い正確率を得ることができた。
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