| 研究課題/領域番号 |
16K00316
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 福岡看護大学 (2017-2018)
福岡歯科大学 (2016) |
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研究代表者 |
嶋田 香 福岡看護大学, 看護学部, 教授 (20454100)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 知識発見 / データマイニング / ソフトコンピューティング / 人工知能 / 欠損値 |
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| 研究成果の概要 |
データベースに人工的欠損値を導入することを特徴とする知識発見方法の研究開発を実施した。人工的欠損値は、ある方策によってデータベースの情報を間引いて隠すなどしたものである。IF～THEN型ルールベースの予測・分類問題における数値属性の離散化時の境界値付近の値を欠損値として扱うことを特徴とする方式を提案し評価した。また、人工的欠損値の利用の配置の方策によっては、取得されたデータの個々の値に関しての信頼性評価への応用の可能性があること、データベースにおける特定の属性あるいは属性の組合せが、目的とする属性と因果関係にあるとした場合の評価指標の算定への応用の可能性があることを見出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
判断根拠を解釈しやすいルールベース手法であること、予測・分類精度の向上や対応事例数の制御ができることなどから、予測・分類問題における信頼性・有効性の改善が望める他、情報の選択的利用への理解の深化が期待される。人間の発想に似た知識発見法の提案に係わる研究であり、人間に似た判断法という観点からの知能情報処理分野における波及効果が予想される。ビッグデータにおけるデータの取捨選択や構造理解を実現する基礎技術になりえること、実社会における判断支援システムへの応用が検討できることなど、実用的で発展性のある技術開発である。
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