研究課題
本年度では、前年度の引き続き機能局在モジュールの自立とモジュール間の相互作用、および下位構造と上位構造の機能分担と情報交換に焦点をあて機能局在構成および階層構成を具体化すると共に、応用対象の先見情報を取り入れ、GNP (Genetic Network Programming)およびFLNN (Function Localization Neural Network)の拡張を行い、特に、出力に基づいた新たな分割機構を有する複数個のサポートベクトルマシン(SVM)から構成するSVMネットワークを提案した。多層パーセプトロンの代りに、サポートマシンを利用することにより、構築された階層型システムを様々な展開応用をしやすくなった。具体的に、次のような研究を行い、成果を得られた。(1)サポートベクトルマシンと進化的計算アルゴリズムをそれぞれシステムの構成と学習に取り入れ、FLNNをベースにした教師あり学習と教師なし学習および強化学習を融合した自己組織化階層型機能局在学習ネットワークの改良を行った。(2)スイッチング機構・重要度指標を持つ階層型機能局在GNPを構築した。(3)学習と進化の融合した新たな進化方式によるGNPを拡張した。(4)複数個のサポートベクトルマシン(SVM)から構成するSVMネットワークを提案し、為替レートの時系列予測を適用して、その有効性を確認した。(5)遺伝子データ分類、医療画像の情報抽出と分類、人事や株銘柄の評価システムなどへの応用展開の検討を行い、初期の成果を得た。
すべて 2008
すべて 雑誌論文 (18件) (うち査読あり 18件)
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