研究課題
クラスタ解析に関する研究は、古くから多くの研究者の学問上の興味の対象となってきただけでなく、パターン認識を中心とした分野への応用が期待されてきた。そして現在では、当初想定されていたよりもはるかに広い分野において利用されている。しかし、現在我々が手にしているアルゴリズムでは、現在の複雑かつ大規模なデータの処理には限界があり、特に、不確実性を持つような情報・データに関しては、これまでのクラスタ解析アルゴリズムでは、実用的で適切な処理をすることはできない。そこで、本研究課題では、まず、データやそれを扱う人間に含まれる不確実性をモデル化し、人間の持つ知識を抽出・定式化することによって知識ベースを構築する。次に、ファジィ推論に代表される人間の持つ柔軟な判断を定式化した推論則を取り入れることにより、知識ベースをデータ処理技法の基礎となる最適化問題に融合させた、知識-推論-最適化によるデータ処理のモデルを構成する。その上で、構成したモデルに基づいて、特に不確実データに対する、クラスタ解析アルゴリズムを中心とするデータ解析のためのツールの高度化を行う。本年度は、以下に挙げる各研究内容について実施した。(1)本研究課題全体の計画を再確認すると共に,本年度の位置付けを明確にし,昨年度明らかになった問題点の抽出および問題解決のための方針を策定した。(2)前年度に引き続き、データ解析時の人間の知識に関する調査および知識ベースの開発を継続して行った。(3)知識と最適化を適切に融合する推論則についての考察を行い、知識と最適化の融合を開始した。(4)データ解析に適切な最適化手法の検討を開始した。利用可能な最適化手法に関する文献調査を行い、どの最適化手法が不確実データを柔軟に扱えるかについて、数値計算を通じて検討した。
すべて 2011 2010 その他
すべて 雑誌論文 (12件) (うち査読あり 12件) 学会発表 (7件) 備考 (1件)
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
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http://endo.risk.tsukuba.ac.jp/~endo/
