機械学習と包絡分析法による事例からの知識発見手法の開発と意思決定への応用

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13680460
• Research Institution: Aoyama Gakuin University
• Principal Investigator: 稲積 宏誠 青山学院大学, 理工学部, 助教授 (00168402)
• Keywords: 包絡分析 / 機械学習 / 決定木 / 知識発見

Research Abstract

本研究テーマは、包絡分析法の意思決定支援への適用法についての提案(包絡分析法と遺伝的アルゴリズムによる事例ベース意思決定支援モデル,情報処理学会研究会論文誌:数理モデル化と応用,Vol.42,No.SIG5(TOM4),pp.89-98(2001))と、決定木アルゴリズムの拡張(複合属性による領域分割を用いた決定木DTMACC,人工知能学会論文誌,第17巻,第1号,pp.44-52(2002))を起点としている。
その後、これらのアイデアを有効に融合させるために、「構造情報からの知識獲得」に主眼を置いた研究を行い、グラフ構造とみなすことのできる化学物質を対象として研究を進めた。対象とする化学物質の構造情報を与え、それらの物質に共通して存在する部分構造を抽出すること、さらにどのような部分構造が物質の性質を決定する要因として重要かを評価するために、大阪大学の元田研究室で提案されているGBI(Graph Based Induction)法に改良を加え、決定木生成アルゴリズムと連動させることを試みている。今年度は、継続的な取り組みに加え、そのさらに生物科学分野に対象を広げ、遺伝子情報やDNA配列に対して、従来検討してきた手法の応用・拡張を試みた。特に、塩基配列の縮約処理による要約情報の抽出とそれを用いた検索や分類器の提案、遺伝子発現データによる疾患分類への包絡分析法の適用に取り組んだ。前者は、木構造の要約構造抽出アルゴリズムの系列情報への拡張とアラインメント技術を結合した取り組みである。また、後者は発現パターンに対して従来行ってきたクラスタリング手法と包絡分析法に基づく分布の特徴分類を相互に利用する取組みである。これらについては、平成16年度につながるものとして、本テーマ最終年の重要なポイントと位置づけている

Research Products

• [Publications] 田中栄太朗, 速水亜希子, 稲積宏誠: "化学物質の性質を決定する特徴的な部分的特徴発見の試み"コンピュータ化学会2003春年会. 1O02(CD-ROM). (2003)
• [Publications] 田中栄太朗, 稲積宏誠: "GBI(Graph-Based Induction)法の拡張による化学物質からの部分構造抽出方法の検討"庵報処理学会第66回全国大会講演論文集. 2V-2. 171-172 (2004)
• [Publications] 速水亜希子, 田中栄太朗, 稲積宏誠: "半順序構造をもつ属性からなる事例への決定木適用と化学物質分析への応用"情報処理学会第66回全国大会講演論文集. 2V-4. 175-176 (2004)
• [Publications] 星埜雅子, 稲積宏誠: "包絡分析法を用いた遺伝子発現データ解析の試み"情報処理学会第66回全国大会講演論文集. 2V-3. 173-174 (2004)
• [Publications] 田中栄太朗, 稲積宏誠: "GBI(Graph-Based Induction))法の拡張による化学物質からの部分構造抽出方法の検討"人工知能学会人工知能基礎論研究会・知識ベースシステム研究会合同研究会. 171-176 (2004)
• [Publications] 星埜雅子, 稲積宏誠: "遺伝子発現データに対する包絡分析法の適用"人工知能学会人工知能基礎論研究会・知識ベースシステム研究会合・同研究会. 151-157 (2004)
• [Publications] 黒川泰成, 田中栄太朗, 稲積宏誠: "系列縮約による塩基配列群からの特徴抽出の試み"人工知能学会人工知能基礎論研究会・知識ベースシステム研究会合同研究会. 159-164 (2004)