| 研究概要 |
本研究では,可能性分布という概念を用いたデータ解析手法の提案,C言語によるプログラム化および現実問題への適用による提案手法の性能評価を行うことを目的とし,以下の成果を得た.
1.可能性回帰式の係数に関する可能性分布を数値データから求める新しい手法を提案し,C言語を用いてプログラム化を行った.この手法では,線形計画法により2次形式の可能性分布が入出力データから同定される.さらに,プレハブ住宅の価格を推定する問題を用いた数値実験により,提案手法の有効性を明らかにした.
2.多次元パターン空間内で各クラスを表す可能性分布を数値データから求める方法を提案した.さらに,特徴空間の抽出を行うため,多次元パターン空間内で各クラスを表す可能性分布を線形写像する特徴ベクトルを求める問題を線形計画問題として定式化した.この問題は,特徴空間上での各クラスの可能性分布の分離の度合いを示す可能性測度と必然性測度の最大化を目的としたものである.
3.ニューラルネットワークの結合強度を可能性分布として与えることにより,非線形の可能性回帰分析を行う方法を提案した.また,結合強度が三角型可能性分布として与えられる場合での学習アルゴリズムをC言語を用いて開発した.
4.ファジィルールの条件部ファジィ集合を表すメンバーシップ関数は,可能性分布と見なすことができる.この観点から,ファジィルールを用いたデータ解析手法として,非線形回帰分析の方法を提案した.さらに,提案手法を米の食味解析の問題に適用し,バックプロパゲーション・アルゴリズムに基づくニューラルネットなどの他の非線形手法と比較することにより,提案手法の有効性を明らかにした.
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