| 研究課題/領域番号 |
26330277
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
|
|---|
| 研究機関 | 九州工業大学 |
|---|
研究代表者 |
酒井 浩 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (60201513)
|
|---|
| 研究協力者 |
中田 典規 城西国際大学, 経営情報学科, 教授
Shen Kao-Yi Chinese Culture University, Department of Banking and Finance, Associate Professor
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | ラフ集合 / 非決定情報 / アプリオリアルゴリズム / NIS-アプリオリ / データマイニング / 相関ルール / 欠損値 / SQL / 不完全情報 / 可能世界意味論 / 欠損値推定 / ラフ集合非決定情報解析 / NIS-アプリオリアルゴリズム / ルール生成による機械学習 / プライバシー保護 / 情報の希薄化 / NIS-Apriori / 粒状計算 / 少数派ルールマイニング / ラフ集合欠損値推定 / ラフ集合機械学習 / 並列化NIS-Aprioriアルゴリズム / NIS-Aprioriアルゴリズムの完全性 |
|---|
| 研究成果の概要 |
ラフ集合理論は表データマイニングのための数学的枠組である。特徴的な含意式(ルール)生成に活用され、表データの性質把握や表データに基づく意思決定支援に応用される。研究代表者はラフ集合理論に様相論理(可能世界意味論)を導入し、情報の非決定性まで考慮できるラフ集合非決定情報解析(RNIA)を提案した。場合分けによる指数オーダー問題を解消できたため、RNIAは他に類のない枠組みになっている。コアアルゴリズムNIS-Aprioriにより、関連する問題（少数派意見マイニング、解析ソフトウェアの改善、ビッグデータへの対応、実データへの応用、プライバシー・データ保護、欠損値推定)の解決を図った。
|
