2009 Fiscal Year Annual Research Report
機能局在と階層構造を有するシステムの知的構成に関する研究
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18360191
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
古月 敬之 Waseda University, 理工学術院, 教授 (50294905)
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| Keywords | 学習 / 階層構造 / 機能局在 / 進化 / 脳モデル / データ分類 / 時系列予測 / 機能予測 |
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| Research Abstract |
昨年度までは、主に連続および離散複雑システムの共通の特質である機能局在と階層構造を、連続と離散両システム上に統一した概念で、学習と進化により知的に構成する基本技術を開発してきた。本年度は最終年度であり、これまで開発した基本技術の基に、応用展開を中心にして、様々な応用技術・応用システムの開発を行った。
(1)時系列予測への応用について、複雑な時系列予測を対象とするマルチサポートベクトルマシン(SVM)ネットワークを提案した。複数個のSVMからなる階層型SVMネットワークの知的構成技術や出力ベースの領域分割技術などを開発した。雑音が多くてランダムに近い為替レートや株価指数などの実時系列の予測で提案SVMネットワークの有効性を明らかにした。
(2)タンパク質の機能分類への応用について、階層型自動修正技術を有するマルチラベル分類システムを提案した。(1)クラス間の不均衡による分界線のオフセットの自動修正技術;(2)SVM快速学習ための訓練テータ削減技術;(3)多クラス・多ラベルの誤分類校正技術などを開発し、ベンチマック問題を通してその有効性を明らかにした、
(3)タンパク質の構造予測への応用について、改良型分布推定アルゴリズムEDAを提案した。(1)改良型Backtracking個体修復技術;(2)EDAのための改良型タンパク質構造の評価技術;(3)ボルツマンマシンを用いた適応型Niching技術などを開発し、ベンチマック問題を通してその有効性を明らかにした。
(4)また、人事評価システム、株銘柄の評価システムへの応用技術や、医療画像の情報検出・分類への応用技術なども開発した。
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Research Products
(20 results)
