情報ベースに基づく統合型データマイニング・システムの開発

2001 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 13480106
• 研究機関: 高知大学
• 研究代表者: 小西 修 高知大学, 理学部, 教授 (00135386)
• 研究分担者: 本田 理恵 高知大学, 理学部, 助手 (80253334)
• キーワード: 知識発見・データマイニング / 蛋白泳動波形 / 衛星画像 / 時系列 / クラスタリング / 自己組織化特徴マップ / 類似検索システム / EMアルゴリズム

研究概要

1.自己組織化マップ(SOM)と決定木によるハイブリッド機会学習アルゴリズムを提案し、データベース管理システムに統合することにより、実際に、新しい知識を発見した。医学領域の(a)時系列データである蛋白電気泳動波形データ(25,000件)と(b)血液生化学分野の数値データを対象に、データ(a)をSOMにより倉スタリングし、そのクラスの集合に、データ(b)の情報を付加して決定木を作成する。生成された決定木を関係データベースにマッピイングすることにより、診断ルールや診断基準の探索をインタラクティブに行なうことを可能にした。
2.波形の時系列データからの特徴抽出のための動的計画法アプローチを提案した。波形データのクラスタリングにSOMを用い、その演算における距離関数に従来用いられているユークリッド距離以外に動的計画法による距離を導入した。Dynamic Time Warping法により、計算時間を短縮し、他の距離関数よりも精度の高い分類結果を得た。
3.SOM-クラスタリングと時間依存相関ルールを組み合わせたハイブリッド・データマイニング・アルゴリズムを気象の衛星画像に適用した。抽出された特徴をRDBのRSインデックスとすることによって、"台風通過の直後に前線が来るような気象変化はあるか"など,時間軸を入れたSQLクエリが可能なシステムとして実現できることを示した。
4.時空間データからの知識発見として、データ中に含まれる特徴あるオブジェクトの抽出法について、正規確率密度分布の混合分布によるモデル化とEMアルゴリズムによる解法を示した。モデル画像を用いて、含まれるオブジェクトの数が未知でも、十分な大きな成分数を与えるかベイズの情報量基準に基づいて客観的に最適成分数を求めることによって有効な結果を得た。これらの結果に基づき、時系列気象画像に対して、オブジェクトの抽出を実行し、その有用性を示した。さらに、最小外接矩形を使用したオブジェクト追跡アルゴリズムを示した。

研究成果

• [文献書誌] 片岡浩巳, 小西 修, 西田政明, 杉浦哲郎: "蛋白泳動波形情報のデータマイニングシステム"日本臨床検査自動化学会誌 JJCLA. 26-3. 170-175 (2001)
• [文献書誌] 片岡浩巳, 小西 修: "動的計画法・SOMに基づく類似波形検索システム"情報処理学会論文誌:データベース. 42-SIG(TOD11). 92-99 (2001)
• [文献書誌] R.Honda, Y.Iijima, O.Konishi: "Mining of Topographic Feature from a Large-Scale Heterogeneous Planetary Imagery"Proc. Int. Workshop on Mining Scientific Datasets in conjunction with ACM-SIGKDD Conf. Sanfrancisco, CA.. SIGKDD'01. 1-10 (2001)
• [文献書誌] R.Honda, O.Konishi: "Temporal Rule Discovery for Time Series Satellite Images and Integration with RDB"Lecture Notes in Artificial Intelligence series : LNAI2168 PKDD'01. PKDD'01. 204-215 (2001)
• [文献書誌] 福井佳紀, 小西 修: "画像クラスタリングによる類似検索システム"DEWS2002. B1-4-B1-8 (2002)
• [文献書誌] R.Honda, S.Wang, T.Kikuchi, O.Konishi: "Mining of Moving Objects from Time-Series Images and its Application to Satellite Weather Imagery"The Journal of Intelligent Information Systems. 19-1. 1-17 (2002)