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所属性質問を用いた区分的線形識別関数の追加学習法の開発を目的とした。
本研究では先だって、従来提案されてきた区分的線形識別関数の構成法の見直しを行った。これにより、従来の構成法が特徴数が多い場合に有効な識別規則を構成し得ないことがわかり、識別性能を向上させる新しい手法を開発し、性能を計算機シミュレーションにより確認した。
また、所属性質問を用いて区分的線形識別関数の性能を向上させるために、簡単な人工データの場合に人工サンプルを用いた追加学習を試み、提案方法の基本的有効性を検討した。
今後は、新しく開発した区分的線形識別関数構成法に対して所属性質問を授用し、文字認識あるいは音声認識において効果的な追加学習法を検討する予定である。
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