知能と情報
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15 巻, 6 号
選択された号の論文の31件中1~31を表示しています
目次
巻頭言
特集
解説
報告
書評
用語解説
学生部会ΔNGLE
博士論文紹介
リレートーク
一般論文
原著論文
  • 中森 義輝, 領家 美奈, 河野 小夜子
    原稿種別: 本文
    2003 年 15 巻 6 号 p. 658-670
    発行日: 2003/12/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    対象を直感的に評価することによって得られたいわゆる感性データに対するファジィ主成分分析について、既存の方法とは異なる2つのアプローチを検討する。 1つはデータ自身のファジィ化、もう1つは荷重パラメータのファジィ化である。 ともに評価者間の評価の違いをある意味で保存しつつ、評価におけるあいまい性を反映した主成分得点をファジィ数で表現しようとするものである。前者は評価した対象を評価のあいまい性を考慮して分析するためのものであり、後背は新たに得られたクリスプな評価データからファジィ主成分得点を予測するためのものである。数値例として、地域環境の感性評価データの分析例を紹介する。
  • 中井 学, 中島 智晴, 石渕 久生
    原稿種別: 本文
    2003 年 15 巻 6 号 p. 671-681
    発行日: 2003/12/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    本論文では, パターン識別問題に対するファジィシステムのアンサンブル学習手法を提案する. 提案手法で は, 2種類のファジィシステムが用いられる. 一つはファジィ識別器であり, 複数のファジィ識別器が入力パ ターンの識別結果を出力する. もう一つのファジィシステムはファジィアンサンブルシステムであり, 各ファ ジィ識別器に対する信頼度を入力パターンに応じて決定する. 提案手法が,単一のファジィ識別システムより も良い性能を得ることをいくつかの実世界パターン識別問題を用いた数値実験により示す. また, 提案手法の 問題点として, 膨大な数のファジィ If-Then ルールが使用されることが挙げられる. そこで, 遺伝的アルゴリ ズムによるルール選択手法を用いてコンパクトなファジィ識別器を構築することを試みる. 提案手法をコンパクトなファジィ識別器で構成させることにより, よりコンパクトなアンサンブルシステムの構築が可能である ことを示す.
  • 本多 克宏, 神田 章裕, 市橋 秀友
    原稿種別: 本文
    2003 年 15 巻 6 号 p. 682-692
    発行日: 2003/12/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    データを球状のクラスターに分類するFuzzy c-Means(FCM)法やその派生手法とガウス混合モデル(GMMs)との類似性に着目して, EMアルゴリズムと良く似たアルゴリズムによりデータの分類が行われるファジィクラスタリング法としてK-L情報量正則化を用いるFCM (KFCM)法が提案されている. 本論文では, 局所的な主成分分析法と線形ファジィクラスタリング法との関連を議論した後に, 確率モデルに基づく混合主成分分析法を線形ファジィクラスタリングに拡張した手法を提案する. 提案手法はKFCM法にパラメータ数の制約を加えることにより定義されているが, 特別な場合には代表的な線形ファジィクラスタリング法であるFuzzy c-Means(FCM)法とほぼ等しい結果を与えることから,K-L情報量正則化を用いることでFCV法を適応的な形状調整機能を有する手法に拡張したモデルであるとみなすことができる.
  • 本多 克宏, 東江 伸浩, 市橋 秀友
    原稿種別: 本文
    2003 年 15 巻 6 号 p. 693-701
    発行日: 2003/12/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    データが非線形な特異性を持っている場合への主成分分析の応用として, データの布置に最もよく合う非線形座標系を求める一般化主成分分析法が提案されている. 一方, 曲面や球面上に分布したデータの局所的な構造を抽出するシェルクラスタリング法は, 画像認識などへの応用が研究されている. 本研究では, メンバシップを考慮した一般化主成分分析法に最小絶対誤差に基づく定式化を導入することにより, ロバストなジェルクラスタリング法を提案する. 拡張次元におけるマイナー成分分析とFCM法の融合手法である提案法は, 線形クラスタリング法であるBezdekらのFuzzy c-Varieties (FCV)法のアルゴリズムを非線形構造の抽出に応用したものであり, 線形多様体の抽出と球状のクラスタリングの優先度を決めるトレードオフパラメータを変化させることにより, 初期分割に依存しないクラスタリング結果が得られる. 数値実験では, 従来の可能性的制約を用いたジェルクラスタリング法との比較を通して,最小絶対誤差に基づく手法の有効性を示す.
ショートノート
  • 中島 智晴, 有働 昌代, 石渕 久生
    原稿種別: 本文
    2003 年 15 巻 6 号 p. 702-707
    発行日: 2003/12/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    本論文では, ファジィジステムに基づいて行動を決定するファジィQ学習と呼ばれる強化学習手法を提案しこの手法をパスされたボールをインターセプトすることを学習するサッカーエージェントに適用する. すなわち, サッカーエージェントは他のエージェントによってパスされたボールを捕らえようとする. 提案手法において、状態空間はパスされたボールの学習エージェントに対する相対速度と相対位置によって表される.状態空間はファジィ部分空間に分割され, 各状態は状態空間の各軸のファジィ分割を特定することによって定義される.ボールとエージェントの距離が短くなったとき, あるいは, エージェントがボールを捕らえることができたときに報酬が与えられる.学習を繰り返し行うことによって学習エージェントがボールインターセプト技術を獲得できることを示す.
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