インクドロップスプレッド法の多値分類問題への適用

尾崎 新斗; 内海 彰

doi:10.14864/fss.29.0_132

第29回ファジィシステムシンポジウム

セッションID: TE1-1

DOI https://doi.org/10.14864/fss.29.0_132

会議情報

主催: 日本知能情報ファジィ学会

メイン

インクドロップスプレッド法の多値分類問題への適用

*尾崎新斗, 内海彰

著者情報

キーワード: 機械学習, 多値分類, インクドロップスプレッド法

会議録・要旨集フリー

詳細

抄録

インクドロップスプレッド(IDS)法は機械学習の1つであり，対象システムの入出力データを複数の2次元平面に描画し，特徴を抽出する．更にその特徴を組み合わせることで対象システムを再現する．既存の研究においてIDS法は，2値分類問題の識別率が高いことが示されている．そこで本研究では多値分類への適用を行う．

責任著者(Corresponding author)

J-STAGEへの登録はこちら（無料）