研究課題
本研究は、進化計算法におけるモデルの構成要素間のミクロレベルでの相互作用から生じる系全体でのマクロレベルの秩序形成という創発現象を解析し、有効な知見を得ることを目的としている。本年度は、前年度までに得られた理論的基礎を発展させるとともに、実験面においても各種のシミュレーション実験による検証を行った。主たる成果を以下に列挙する。1.遺伝的ブースティングに関する検証実験と考察本研究にて提案した遺伝的ブースティング法について、手書き数字の認識問題や電子メールの識別問題などの応用問題に適用して性能検証実験を行なった。実験に際しては、提案法と類似性を持つ決定木アルゴリズムとの比較考察を行なった。これにより、両者の性能差が判別面形成法に起因することを確認した。これらの実験により、提案法の有効性が確認されたため、国際会議(IEEE SMC2004)にて発表するとともに、日本大学工学部紀要にて発表した。2.学習分類子システムにおける創発現象の解析と実験による検証学習分類子システム(LCS)における構成要素である分類子問のミクロレベルでの相互作用が系の学習に与える影響について解析した。特に出現頻度の少ないサンプルに対応するための分類子同士の相互作用が発生する条件について検討した。また、従来型のLCSに比べて表現力の高い楕円体表現モデルを考案した。提案モデルを従来型のLCSと比較するために実験を行なった。その結果、提案モデルは効率的なルール集合を形成できることが分かった。これらの成果は2005年電子情報通信学会総合大会にて発表予定であるとともに、専門誌に論文として発表すべく投稿準備中である。
すべて 2005 2004
すべて 雑誌論文 (3件)
電子情報通信学会総合大会講演論文集 (発表予定)
Proc.IEEE Int'l Conf.on Systems, Man and Cybernetics
ページ: 4780-4785
日本大学工学部紀要 46
ページ: 105-112
