| 研究課題/領域番号 |
25330292
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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 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
能島 裕介 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10382235)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2013年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 知識獲得 / 多目的最適化 / 並列分散実装 / 進化計算 |
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| 研究成果の概要 |
数値データからの知識獲得において考慮すべきことは，知識の精度と分かりやすさである．しかし精度と分かりやすさの間にはトレードオフの関係があり，両者が最適になる知識は一般に存在しない．多目的遺伝的機械学習は，これら２つの目的を同時に最適化することで，精度と複雑性の異なる複数の知識を一度に獲得できる手法である．また，大規模データからの知識獲得が必要とされており，本研究では，多目的遺伝的機械学習の並列分散実装方法を検討する．また，並列分散実装の適用可能性を確かめるために，様々な条件部集合に基づく遺伝的機械学習への適用と，複数データセンタからの知識獲得への適用を検討する．
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