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汎用性獲得のための統計的ラフ集合手法によるルール導出法の改善と判別問題への適用

Research Project

Project/Area Number 20K11937
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research InstitutionShimane University

Principal Investigator

加藤 裕一  島根大学, その他部局等, 名誉教授 (10161126)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
KeywordsIf-then ルール / 決定表 / Forward Neural Network / 判別問題 / 事後確率最大化推定法 / Random Forest / 判別分析 / ベイジアンネットワーク / 部分一致仮説モデル / データ発生・ルール導出検証モデル / トランザクションデータベース / 共起集合 / 相関ルール法 / ラフ集合理論 / 統計的ルール導出法 / 学習・判別問題 / ルール導出法の性能評価システム / 不適合性の原理
Outline of Research at the Start

従来のSTRIMは分かり易さを優先し,ルールの完全一致,重要度を考慮しない条件属性を仮定した。このモデルを人間の判断モデルに近い部分一致で重要度を配慮したルール導出法に発展させる。この導出法の正当性は,シミュレーションによるデータ発生・ルール導出検証モデルで確認する。更に研究目的で記した各種複雑モデルとSTRIMを検証モデルデータに適用して,両者の判別性能実験とその差分を明確にして,複雑モデルの記述レベルを「不適合性の原理」の観点から議論する。STRIMの人間に分かり易い記述モデルと複雑モデルの判別問題への適用が相補的に利用できることを議論する。

Outline of Annual Research Achievements

決定表と呼ばれるデータベースに潜む因果関係をif-thenルール形式で推定する手法として,申請者はSTRIMが提案した.この手法は,従来のラフ集合理論の下近似・上近似集合を利用したルール導出法を,統計的観点から有意水準を有するルール導出法に改善したものである.R5年度の前半は,R4年度後半に取り組んだテーマ:実データへの判別問題に適用可能となるexpanded STRIM(ex-STRIM)を提案し,国内誌:システム制御情報学会誌,に掲載する作業並びに,国際会議:IUKM 2023で発表すると共にこの内容をLecture Notes in Artificial Intelligence に掲載した.これらの内容は,ex-STRIMの判別能力を判別問題でしばしば利用されるRandom Forest (RF)と比較検討したもので,両手法の得失を明らかにした.
後半より,現時点で最も判別問題に利用されるForward Neural Network (FNN)との判別性能比較検討や手法の特性を考察している.判別問題のFNNは,ソフトマックス回帰手法を利用するもので,負の対数尤度法を利用して分布パラメータを学習する.即ち,FNNは入力を条件とする確率分布を出力して,その最大確率値となる判別結果を最終結果とする.一方従来のex-STRIMは,RFに倣いRule Tableからの複数の判別結果を投票により最終結果としていた.FNNとの議論を一致させるために,ex-STRIMを修正し分布出力するmex-STRIMを提案し,シミュレーション実験で現在有効性を検討中である.この考察を整理して投稿予定である.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

expanded STRIMにより,実データへの適用の目途が付いた.今後,現時点で最も精度よく判別分析できると言われるFNNとの比較検討を進め,多くの実データに適用して,その有効性を確認すると共に,実データ毎の固有の特徴に対応する様々な改善策を考察出来る段階に来たので.

Strategy for Future Research Activity

近年のインターネット社会の進展により,大量の電子データが発生・蓄積されている.このデータを整理・分析・要約して様々な政策・ビジネス戦略に有効活用することが日常化している.このような人間の意思決定利用状況での重要な問題は,人に理解できる整理・分析・要約表現である.ディープラーニング(NN手法)等によるAI化は確かに便利であるが,そのプロセスは,ブラックボックス化されて,何故そのような決定が合理的なのか,配慮しなければならない点は何か等が分かり難い状況が生まれている.このような最近のAI化の問題点を,STRIMにより改善出来ることを多くの事例で示す.

Report

(4 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (11 results)

All 2023 2022 2020

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 1 results) Presentation (4 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results) Book (2 results)

  • [Journal Article] Application of STRIM to a Real-world Dataset and Proposal of Expanded STRIM2023

    • Author(s)
      加藤裕一,佐伯徹郎
    • Journal Title

      Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

      Volume: 36 Issue: 10 Pages: 357-367

    • DOI

      10.5687/iscie.36.357

    • ISSN
      1342-5668, 2185-811X
    • Year and Date
      2023-10-15
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Proposal of New Classification Method using Rule Table and its Consideration2023

    • Author(s)
      24.Y. Kato and T. Saeki
    • Journal Title

      IUKM2023, LNAI 14376

      Volume: 14376 Pages: 55-66

    • DOI

      10.1007/978-3-031-46781-3_6

    • ISBN
      9783031467806, 9783031467813
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Application of Bayesian STRIM to Datasets Generated via Partial Correspondence Hypothesis2022

    • Author(s)
      Y. Kato and T. Saeki
    • Journal Title

      MLDM 2022 Proceedings

      Volume: 無し Pages: 1-15

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] ルール導出法を改善した STRIM の提案と 部分一致仮説データへの適用2022

    • Author(s)
      加藤 裕一 ,佐伯 徹郎
    • Journal Title

      システム制御情報学会論文誌

      Volume: 35 Pages: 300-310

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 拡張STRIMの提案と実データへの適用2022

    • Author(s)
      西尾剛大,佐伯徹郎,加藤裕一
    • Journal Title

      信学技法

      Volume: MSS2022-59 Pages: 84-89

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Proposal of New Classification Method using Rule Table and its Consideration2023

    • Author(s)
      24.Y. Kato
    • Organizer
      IUKM2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Application of Bayesian STRIM to Datasets Generated via Partial Correspondence Hypothesis2022

    • Author(s)
      Y. Kato and T. Saeki
    • Organizer
      18th International Conference on Machine Learning and Data Mining, MLDM 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 拡張STRIMの提案と実データへの適用2022

    • Author(s)
      佐伯徹郎
    • Organizer
      MSS研究会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] New Rule Induction Method by Use of a Co-occurrence Set from the decision Table2020

    • Author(s)
      Y.Kato
    • Organizer
      4th International Joint Conference, RuleML+RR 2020
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Book] Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition2022

    • Author(s)
      Y. Kato and T. Saeki, Petra Perner (Ed.)
    • Total Pages
      283
    • Publisher
      ibai-publishing
    • ISBN
      9783942952934
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Book] Rules and Reasoning 4th International Joint Conference, RuleML+RR 20202020

    • Author(s)
      Y.Kato and T.Saeki
    • Total Pages
      185
    • Publisher
      Springer
    • ISBN
      9783030579760
    • Related Report
      2020 Research-status Report

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2024-12-25  

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