| 研究概要 |
本研究では,二段論理回路簡単化技術をデータベースからの知識発見に応用することにより、大規模データベースに対して実時間で実行可能な、しかもより少ない決定ルール数で知識発見可能な新しいデータマイニング技術の提案とその確立、および提案手法のシステム開発と性能評価を本研究目的とし、以下の研究実績を平成16年度に挙げた。
ESPRESSO-IIと呼ばれる二段論理簡単化アルゴリズムを参考に、決定ルール発見システムを開発した.特に、以下の点に留意しシステム開発を行った。
1.論理設計では2値または4値論理関数を対象としているが、決定表の属性が取りうる属性値数は予め定められない。従って、任意の属性値数に対応できるよう設計した。
2.論理設計では連続値は仮定されないが、決定表では数値属性のような連続値も対象となる。従って、数値属性にも対応可能なよう設計した。
決定ルール縮約手法は,現在のところラフ集合に基づくアルゴリズムのみ検討されている。本研究では、二段論理簡単化技術に立脚した決定ルール縮約手法の開発を目的としており、平成16年度で開発したシステムでは、既存のラフ集合に基づくシステムより、決定ルール縮約能力および計算処理速度ともに優位な計算機実験結果が得られた。これらの研究成果は逐次国際会議等で発表してきた。なお、開発環境としては、デファクト・スタンダードであるWindows OS、IBM/AT互換機を採用した。また、今後のGUI開発を視野に入れ、開発言語はMicrosoft Visual C++を採用している。
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