a) KDA (Kernel Discriminant Analysis)を特徴選択の基準として特徴選択する方式を開発した. b) 特徴空間上のKDA に基づいてパターン認識する方式を開発した.またファジィ識別器の可視化のプリミティブな方式を開発した. c) カーネルファジィ識別器のメンバーシップ関数をSVM のマージン最大化の概念によりチューニングする方式を開発した. d) 相関のある複数のパターン認識問題が逐次的に与えられるマルチタスク学習問題に対し,少ない訓練データで高い汎化能力が得られるマルチプルクラシファイアシステムを開発した.
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