| 研究課題/領域番号 |
15K16065
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
関 宏理 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (10583693)
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ソフトコンピューティング / ファジィ推論 / 単一入力型ファジィ推論モデル / ビッグデータ解析 / 等価性 / 単調性 / 不精密ルール / 高速演算 / ビッグデータ / 計算知能 / ファジィシステム |
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| 研究成果の概要 |
1入力1出力のルール群から構成される単一入力型ファジィ推論モデルは従来のファジィ推論モデルよりも大幅に規則数を少なくすることが可能であり，ビッグデータ解析に対して有効であると期待されるが，得られる推論結果は単調であるという問題点も存在する.本研究では，単一入力型ファジィ推論モデルの拡張モデルを提案し，理論的性質の解明を行った.また，それらの学習アルゴリズムを提案し，実システムへの応用として医療診断の提案を行った.また，不精密ルールやOR型IF-THENルールの提案も行い，その高速演算手法についても言及した.その結果，ビッグデータ解析への適用可能性を示した.
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