環境変化に追従する可塑性型知識獲得システムの開発

2001 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 13558034
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 元田 浩 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00283804)
• 研究分担者: 佐藤 健 国立情報学研究所, 教授 (00271635) ; 吉田 哲也 大阪大学, 産業科学研究所, 助手 (80294164) ; 鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 助教授 (00192815) ; 寺邊 正大 三菱総合研究所, 安全科学研究本部, 研究員
• キーワード: 機械学習 / 属性選択 / 事例ベース推論 / 数値属性離散化 / 知識獲得 / 環境変化の検知 / 知識の整合性維持

研究概要

研究実績は以下のとおり.
1.過去の研究で得た,認知心学的な裏づけのある専門家からの文脈特定型知識獲得法とデータマイニングの主要技術である事例からの帰納推論による知識獲得法(Ripple Down Rule法)を情報量理論に基づく同一の基本原理(最小記述長原理)で統合化する手法を開発し,プロトタイプを試作した.
2.環境変化を自動的に検知し,不要となった知識を削除し,知識の無矛盾性を保持しつつ知識ベースを再構築する手法を開発し,上記のプロトタイプに組み込んだ.環境を断続的に変化させたシミュレーションを実施し,不要な知識が正しく削除され,不要な知識を保持している場合に比べ知識獲得速度が向上することを確認した.
3.さらに,専門家の認知的負荷を軽減するために,専門家のタスクとしては事例の判断のみに限定し,獲得すべき知識(規則)は事例判断の結果から自動的に生成する手法を開発した.規則生成に必要な探索の手法を6種類考案し,多くのデータで性能を評価した.
4.事例ベース推論において,属性の値間に束構造を持つような事例に対して,ある概念を表現するために必要な事例数およびそのような事例ベースを構築するための計算量を解析した.

研究成果

• [文献書誌] 和田 卓也: "最小記述長を用いた帰納学習のRipple Down Rules法への統合化"人工知能学会論文誌. 16. 268-278 (2001)
• [文献書誌] Takuya Wada: "Knowledge Acquisition from Both Human Expert and Data"Proc. of the Fifth Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 550-561 (2001)
• [文献書誌] Ken Satoh: "Computing Minimal Belief Revision by Extended Logic Programming without Minimality Check"Prod. of IJCAI-01 Workshop on Abductive Reasoning. 48-55 (2001)
• [文献書誌] 岩山 登: "論理プログラムの解集合意味論に関する証明系"人工知能学会誌. 16. 655-660 (2001)
• [文献書誌] 寺邊 正大: "S^3Baggingによる高速な分類器生成"数理モデル化と応用. 42. 25-38 (2001)
• [文献書誌] Masahiro Terabe: "S^3Bagging : Fast Classifier Induction Method with Subsampling and Bagging"Proc. of the Fourth International Symposium on Intelligent Data Analysis. 177-186 (2001)