研究課題
本研究は、高次元Aggregation Operatorの開発を目的とする。また、開発した高次元Aggregation Operatorの各種特性を精査するとともに、クラスタリングモデルへ適用し、実用化を図る。従来、統計・確率の分野では、統計的測度空間(確率的測度空間)に基づくT-normが定義され、数学的見地で、研究がなされてきたが、より一般的に表現したAggregation Operatorの研究が広く知られている。一方、精度の高い識別を実現するための方法として、カーネル関数による写像から高次ヒルベルト空間上の内積値を算出するという方法がある。しかし、ヒルベルト空間上の測度についての研究は、確率測度にとどまり、Aggregation Operatorについては、未だ開発されていない。そこで、本研究では、高次ヒルベルト空間におけるAggregation Operatorを開発しようとするものである。本年度は、高次ヒルベルト空間におけるAggregation Operatorを定義し、その性質を、推定するパラメータ空間の次元による相違性と、クラスター問の交互作用量を考慮した場合におけるモデルの非線形性の観点から調査した。その際、加法モデルに、カーネル法を利用し、高次ヒルベルト空間におけるパラメータ推定で、分類構造を抽出するクラスタリングモデルを提案した。クラスタリングモデルへ、提案したAggregation Operatorを適用し実データに当てはめることにより、評価を行い、随時、公表を行った。
すべて 2009 2008
すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 7件) 学会発表 (8件) 図書 (1件)
International Journal of Innovative Computing, Information and Control 5
ページ: 1-9
Internatiohal Journal of Innovative Computing,Information and Control 4
ページ: 1023-1032
Intelligent Engineering Systems through Artificial Neural Networks 18
ページ: 641-648
FUZZ-IEEE2008
ページ: 1737-1744
Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 9th International Symposium on Advanced Intelligent Systems
ページ: 1203-1207
The 11th Czech-Japan Selninar on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty
ページ: 97-102
Joint Meeting of 4th World Conference of IASC and 6th Conference of the Asian Regional Section of the IASC on Computational Statistics & Data Analysis
ページ: 709-718
