ラフ集合非決定情報解析の強化と生成されたルールの活用に関する研究

• Project/Area Number: 25K15278
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Shimonoseki City University
• Principal Investigator: 酒井 浩 下関市立大学, データサイエンス学部, 特命教授 (60201513)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 白濱 成希 下関市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10280489)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: ラフ集合 / ルール生成 / 不完全情報 / 特徴選択問題 / 欠損値補完

Outline of Research at the Start

申請者はPawlakのラフ集合とAgrawalのアプリオリ法を融合し、表形式データからルールの集合を生成する下記2手法
・ DIS-アプリオリ法（通常の情報表(DISとよぶ) からルールを生成）
・ NIS-アプリオリ法（不完全な情報表(NISとよぶ) から確実ルールと可能性ルールを生成）
を提案・実現しており、一連の研究をまとめてラフ集合非決定情報解析(RNIA)と呼んでいる。今回、RNIAにより得られたルールを特徴抽出・選択、属性の依存関係把握、意思決定支援、欠損値補完などに活用する。平均や分散の定義が難しい離散値表形式データを一様に処理できるため、統計的手法の補完にも繋がると考えられる。