1999 Fiscal Year Annual Research Report
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11780278
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
篠原 歩 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (00226151)
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| Keywords | アルゴリズム / 計算量 / 探索 / 計算学習理論 / 文字列照合 |
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| Research Abstract |
人工知識の問題解決において,探索は常に鍵となる役割を果たしている.実験のアプリケーションにおいては,問題固有の知識を利用しながら探索を制御し,探索経路の組み合わせ的爆発に対する工夫を行うことが必要である.このような経験的な知識を利用した探索は,発見的探索アルゴリズムと呼ばれているが,そのパフォーマンスは個々の問題固有の性質に強く依存し,効率の良い探索技法の統一的な開発,解析が極めて困難である.この発見的アルゴリズムを計算論的学習理論の枠組みでとらえ,さらに具体的な問題を用いてその有効性を実証することを目標として研究を展開した.
まず,実際的によく用いられている決定木の学習アルゴリズムを土台にして,重み付き分類規制を見つけるアルゴリズムを提唱した.計算機実験によってこの方式が時間的にも,また予測精度の点からも決定木のものと同等以上の性能を有することを検証した.そしてこの方式を健康科学のデータに適用してその有効性を確認した.さらに,例からの概念学習の可能性と不可能性を統一的に探るために,基本形式体系(Elementary Formal System)の学習可能性を調べた.また,遺伝子の破壊と強制発現によるデータから遺伝子ネットワークを同定する問題と,それを視覚化する問題を探索問題としてとらえ,この問題の計算量を解明し,実際の遺伝子発現プロファイルデータに対して適用を行った.さらに探索問題においては避けられない最も基本的な問題として文字列の照合問題について取り組んだ.ここでは圧縮されたデータからそのまま照合を行う問題を対象にしている.我々は辞書式データ圧縮法の統一的枠組み(Collage system)を提案し,この枠組みに対する照合アルゴリズムを開発した.このCollage systemは,現在使用されている主要なデータ圧縮法を統一的に表現することが可能である.
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[Publications] T.Takae et al.: "Knowledge discovery from health data using weighted aggregation classifiers"Proc.2nd Int.Conf.on Discovery Science 1999. LNAI1721. 359-369 (1999)
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[Publications] S.Arikawa et al.: "Developments in computational learning and discovery theory within the framework of elementary formal systems"Machine Intelligence. 15. 227-247 (1999)
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[Publications] T.Moriyama: "A system to find genetic networks using weighted network model"Proc.Genome Informatics 1999. 186-195 (1999)
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[Publications] T.Kida et al.: "Shift-And Approach to Pattern Matching in LZW Compressed Text"Proc.10th Ann.Symp.on Combinatorial Pattern Mawtching. LNCS1645. 1-13 (1999)
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[Publications] T.Kida et al.: "A Unifying Framework for Compressed Pattern Matching"Proc.6th Int.Symp.on String Processing and Information Retrieval. 89-96 (1999)
