| 研究概要 |
13年度に包絡分析法の意思決定支援への適用法についての提案(包絡分析法と遺伝的アルゴリズムによる事例ベース意思決定支援モデル,情報処理学会研究会論文誌:数理モデル化と応用,Vol.42,No.SIG5(TOM4),pp.89-98(2001))に加えて、決定木アルゴリズムの拡張(複合属性による領域分割を用いた決定木DTMACC,人工知能学会論文誌,第17巻,第1号,PP.44-52(2002))についての検討を加えた。今年度は、これらのアイデアを有効に融合させるために、「構造情報からの知識獲得」に主眼を置いた研究を行った。ここでの構造情報とは、グラフ構造を意味し、具体的な対象を化学物質として研究を進めた。対象とする化学物質の構造情報を与え、それらの物質に共通して存在する部分構造を抽出すること、さらにどのような部分構造が物質の性質を決定する要因として重要かを評価するために、大阪大学の元田研究室で提案されているGBI(Graph Based Induction)法に改良を加え、決定木生成アルゴリズムと連動させることを試みた。今年度は、これらについての中間報告として、フラボノイドの生理活性を決定づける部分構造についての検討を行った。現在、決定木生成と並行して包絡分析法による特徴分類を行うことを検討している。すなわち、抽出された部分構造の抽出過程情報の利用、あるいは部分構造間の包含関係の情報から、物質の特徴を決定づけるレベルを判定しようというものである。次年度に向けて、これらの考え方を確立させることによって、構造情報からの知識獲得に加えて、新規物質合成のための有効な意思決定支援方法の提案を行っていく予定である。
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