2012 Fiscal Year Annual Research Report
時系列データの言葉による表現とその検索および機械学習への応用
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22500209
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
馬野 元秀 大阪府立大学, 理学(系)研究科(研究院), 教授 (10131616)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀬田 和久 大阪府立大学, 理学(系)研究科(研究院), 教授 (50304051)
松下 光範 関西大学, 総合情報学部, 教授 (50396123)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 時系列データ / ソフトコンピューティング / ファジィ検索 / 機械学習 / ファジィ・データマイニング |
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| Research Abstract |
時系列データとは、時間の経過に従って計測されたデータで、毎日の気温や株価の変化など、我々の身近に数多く存在している。人間は時系列データの全体的な傾向を大雑把に言葉で表現し(例えば、「全体的にはやや下に凸である」など)、必要に応じて局所的な特徴を追加し(例えば、「後期において少し減少している部分がある」など)、時系列データを理解していると思われる。そこで、本研究では、与えられた時系列データの全体的な傾向と局所的な特徴を言葉により表現するシステムを作成し、その応用として、時系列データ検索システムと時系列知識学習システム(のプロトタイプ)を作成することを目的としている。
平成 24 年度には、昨年度から検討中の知識学習システムの作成を次のような順序で行なった。
(1) 手法の定式化: 与えられたデータの属性に時系列に関する属性を付け加えて、知識を学習する手法について検討した。ファジィ C4.5 を基にして、これを拡張した方法を定式化した。(2) 知識学習システムの作成: 定式化に基づいて、知識学習システムのプロトタイプを作成した。作成には、プログラミング言語として C# を用いた。(3) 時系列データ集合への適用と結果の検討: 簡単な時系列データを用いて、実際に知識学習プログラムを動かし、結果を検討した。天候に関する時系列データを用いて、知識学習手法の定式化の妥当性を調べた。(4) 全体的な検討と大規模化の検討： 用いたデータでは、時系列属性が主要な役割りを演じていなかったようで(それも結果ではあるが)、ある程度の結果は得られたが、本研究で作成したシステム(のプロトタイプ)の使いやすさや性能などを全体的に今後さらなる検討が必要である。より大規模なものへの展開では、データベース機能を利用する必要がある。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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