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、前年度に引き続き、データ解析に適切な最適化手法の検討を行った。(3)以上の考察をもとに、知識-推論-最適化による不確実データに対するデータ解析手法、特にクラスタ解析アルゴリズムの開発を行った。(4)実際のデータを用いて、構築したアルゴリズムの検証を行うと共に,成果を国内外に向けて発信した。(5)計画全体の総括を行った。
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すべて 雑誌論文 (14件) (うち査読あり 14件) 学会発表 (9件) 備考 (1件)
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