| 研究課題/領域番号 |
15K00343
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
劉 勇 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (60325967)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 機械学習 / 統計学習 / 計算知能 / 人工ニューラルネットワーク / データマイニング / Neural network learning / Machine learning / Statistical learning / Committee machine / Machine intelligence / neural networks / machine learning / awareness computing / ensemble learning |
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| 研究成果の概要 |
自己認識ニューラルネットワークサブシステムのセットを備えた分散型認識システムが開発されている。認識されたニューラルネットワークは、その状態、行動、および性能を認識することにより、学習されたデータの正しい表現をよりよく得ることができる。彼らは、分散型学習システム全体を通じてコンテキスト情報を配布することができます。差別学習と有界学習を用いた負の相関学習によって、分散型学習システムでは2つのレベルの自己認識が作成されています。
認識ニューラルネットワークは、医療データと金融データの両方のアプリケーションでよりよく学習できます。研究成果は発表され、いくつかの国際会議で発表されました。
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