2007 Fiscal Year Annual Research Report
非線形マニフォールドを学習する自己組織化マップの開発及び実問題への適用
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19700220
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
堀尾 恵一 Kyushu Institute of Technology, 大学院・生命体工学研究科, 准教授 (70363413)
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| Keywords | 自己組織化マップ / データ集合 / 非線形マニフォールド / 距離測度 / 自己組織化関係ネットワーク / グラフ距離 / エネルギー場 / エネルギー勾配 |
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| Research Abstract |
データ集合に分布に基づいた非線形距離測度の定義の準備として,データ集合を線形変換して距離測度を定義する手法を,自己組織化マップの拡張版である自己組織化関係ネットワークに適用した.これを顎矯正手術事例の分類問題に応用し,口腔外科医と同等の分類結果を得ることを示した.また,この分類結果からエキスパートである口腔外科医の手術方針規則をIF-THENルール形式で抽出可能であることを示した.データ集合の分布に基づいた距離尺度の定義法に関して,研究代表者らが過去に提案していたグラフ距離に基づく学習手法の計算コストの問題点を解決するために,新しいグラフ構築手法を提案した.具体的には,各データおよび参照ベクトルをノードとしてノードを中心としたエネルギー場を考えた.エネルギーを徐々に大きくしていくことで,できる限り規模の小さなグラフを構築し,計算時間の削減を図った.シミュレーションの結果,従来手法と比較して,20〜30%の削減を実現した.これらの成果を,第9回自己組織化マップ研究会で報告した.また,平成20年9月に開催予定の国際会議IFMIP2008で報告予定である.研究実施計画では,エネルギー場の勾配を利用した距離尺度の定義および学習則の確立を目指していたが,その目的までは達成できなかった.しかし,エネルギー場の勾配を定義する手法の目途がついたので,来年度以降,それを適用した新しい自己組織化マップの構築が可能となった.
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