| 研究概要 |
1.知識処理フレームワークの提案
(1)連想記憶
・双方向連想記憶以外の連想機構の導入
CFSにおいて概念同士の説明関係をうまく表現するためホップフィールドニューラルネットの使用を試み,断片知識同士の分離性,層状に制約されない知識表現の可能性を確認した.
・論理性、順序性、などの導入手法検討
クロックの推移をノードに割り当てることにより,時間を表現できることを確認した.
(2)オントロジーとの融合:
オントロジーの満たすべき要件とCFSによる知識表現との両立について検討した.
2.応用領域におけるプロトタイプシステムの開発
(1)テキスト同士のマッチング
(1)検索エンジン
「冬」「スポーツ」といったキーワード入力から「スキー」や「スケート」といった具体的概念を含むホームページにまで検索対象を拡張できることを確認した.
(2)文書分類
本手法により,直接含まれる単語による類似性評価ではなく,間接的な語に置き換え,概念的な距離を測ることにより,より分類結果が人間の感覚に近づくことを確認した.
(2)パターンと言語のマッチング
(1)画像検索
感覚的表現のキーワード(例:ゴージャス)からの,花の検索プロトタイプシステムを構築した.その結果,人間の感覚にあった検索が行われることが確認された.
(1)異常センサー
自動車の運転において,運転者の挙動からその意図を予測し,ミスを発見する運転支援システムを想定し,プロトタイプを開発すると同時にシミュレーションによってその有効性を示した.
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