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本研究では、視覚、聴覚、嗅覚情報が意思決定に及ぼす影響を定量的に解析し、人間の意思決定プロセスで重要な役割を果たす因子となる特徴量を抽出することができた。まず、意思決定に影響が有ると思われる画像・音響・香りの因子を探索するためのデータベースを構築し、このデータを用いて意思決定に関するアンケート調査を行ない、ファジィクラスタリングを行った。その後、脳活動電位の時系列データを計測し、意思決定前後における変化を示す特徴量を独立成分分析を用いて求め、学習ベクトル量子化ニューラルネットワークを学習して、意思決定と特徴量との関係を求めた。最後に、脳機能画像解析装置による脳の変化の状況を検討した。
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