2010 Fiscal Year Annual Research Report
階層的セグメンテーションルールを用いた数理モデルの構築と知識抽出への応用
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21700004
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
全 眞嬉 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (80431550)
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| Keywords | アルゴリズム / 計算理論 / 知識検出 / 情報システム / 情報基礎 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は数値データに対するデータマイニングにおける現在の計算精度限界を打破するための知識抽出モデルの提案,理論研究,システムの構築である.
膨大な数値データから知識獲得の概念を数理モデル化し,複数の数値属性に関しての高次元高速アルゴリズム設計と解析を行い、最適なデータ近似手法の計算理論を確立した.
本研究で提案した階層的セグメンテーションを用いた非決定性知識抽出システムにより抽出される法則,知識を用いることにより,戦略的意思決定支援処理能力の大きな向上が期待される.
本研究では階層的セグメンテーション理論研究として数値データに対する階層化ルール理論研究として山方地形図の最適近似アルゴリズムを与えた.数値データに対する階層化ルール理論に対する定式化に関する研究は非交差図形の認識アルゴリズムの設計を行なった.各ピクセルが実数値の重みを持つn*nのピクセル平面において,重ならないようなk個の長方形やタブローを見つける最適化問題について解法を与えた.それぞれの長方形やタブローの隅位置が特定されるという条件のもとで,効率的なアルゴリズムの設計を行なった.研究成果としてまとめた論文Effect of Corner Information in Simultaneous Placement of K Rectangles and Tableauxが国際雑誌Discrete Mathematics, Algorithms and Applications(DMAA)に招待され掲載された.
本年度の研究成果として提案した数値データに対する階層化ルール理論研究としてNP困難性の克服が行えることを計算理論分野の国内外で発表を行った。
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