ラフ集合非決定情報解析の強化と生成されたルールの活用に関する研究

• 研究課題/領域番号: 25K15278
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 下関市立大学
• 研究代表者: 酒井 浩 下関市立大学, データサイエンス学部, 特命教授 (60201513)
• 研究分担者: 白濱 成希 下関市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10280489)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: ラフ集合 / ルール生成 / 不完全情報 / 特徴選択問題 / 欠損値補完

研究開始時の研究の概要

申請者はPawlakのラフ集合とAgrawalのアプリオリ法を融合し、表形式データからルールの集合を生成する下記2手法
・ DIS-アプリオリ法（通常の情報表(DISとよぶ) からルールを生成）
・ NIS-アプリオリ法（不完全な情報表(NISとよぶ) から確実ルールと可能性ルールを生成）
を提案・実現しており、一連の研究をまとめてラフ集合非決定情報解析(RNIA)と呼んでいる。今回、RNIAにより得られたルールを特徴抽出・選択、属性の依存関係把握、意思決定支援、欠損値補完などに活用する。平均や分散の定義が難しい離散値表形式データを一様に処理できるため、統計的手法の補完にも繋がると考えられる。