知能と情報
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16 巻, 4 号
選択された号の論文の22件中1~22を表示しています
目次
巻頭言
特集
解説
書評
用語解説
報告
博士論文紹介
一般論文
原著論文
  • 西崎 一郎, 片桐 英樹, 田中 誠悟
    原稿種別: 本文
    2004 年 16 巻 4 号 p. 332-340
    発行日: 2004/08/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    多属性効用関数は,意思決定者の選好について加法的独立性あるいは相互効用独立性の条件が成立すれば、単一属性効用関数の関数として表現できる.加法的独立性は相互効用独立性よりも強い条件であり,前者の条件が成立すれば,多属性効用関数は加法型となり,後者が成立すれば乗法型となる.本論文では,乗法型多属性効用関数に対する感度分析手法を与えるとともに,スケール定数(属性重み)を決定するための手続きにおける意思決定者の判断のあいまい性に基づいた感度分析の手法を提案する.
  • 章 忠, 金川 明弘, 川畑 洋昭
    原稿種別: 本文
    2004 年 16 巻 4 号 p. 341-348
    発行日: 2004/08/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    医療診断をコンピュータ上で実現するのはある種の困難が直面される.その理由は医療診断が数十以上の項目(特徴量)からなるデータにより多数の病気群を総合的に判断する必要があるためである.本研究では優れた連想能力を持つセルラニューラルネットワーク(CNN)を用いて計算機支援医療診断システムを構成し,肝臓病を例にしてその判定能力を検討した.その結果,本研究で検討した条件において,CNNから良好な診断結果が得られた.その理由として,CNNは人間に比較的近い連想能力を持つシステムが実現でき,病気パターンの全体の特徴を掴みやすく,専門家による総合判断に極めて近い判断ができるからだと考えられる.
  • 菊池 拓男, 村上 周太
    原稿種別: 本文
    2004 年 16 巻 4 号 p. 349-360
    発行日: 2004/08/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    ファジィモルフォロジは、一般的に曖昧な画像からの特徴抽出のための手法として知られている。ファジィモルフォロジは対象画像とある一定の形状と値を持った構造要素の集合演算であり、構造要素のサイズ、形状及びその値は演算前に予め選定する必要があるとともに、その選定結果は処理画像に大きな影響を及ぼす。このためにファジィモルフォロジは画像処理検査システムヘの応用は難しいものとなっている。本論文では、対象とする画像の局所的特徴を求めることで、サイズ、形状及びその値が動的に変化するファジィ適応型構造要素(FASE: Fuzzy Adaptive Structuring Element)を用いたファジィモルフォロジを提案する。ファジィ適応型構造要素は局所領域の変化量により自動的に構築されるため、予め構造要素を選定する必要がないのと同時に、曖昧画像中の微小な特徴を効果的に抽出することができる。また、提案手法を包装袋のシール不良判別システムヘ応用し、従来法では難しかったシール不良の特徴を有効に強調するとともに、他の手法と比べて無駄バネ、見逃しとも少なく、効果的な判別(システムの認識率95.65%)を行うことができることを示す。
  • 佐藤 浩史, 松下 光範
    原稿種別: 本文
    2004 年 16 巻 4 号 p. 361-371
    発行日: 2004/08/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    ユーザの曖昧な発話からの意図理解技術を実現するための第一歩として,発話を適切に理解するための手がかりとなる表現を探った.本稿では発話中の時間表現に着目し,その表現の違いによる聞き手の受け取り方の変化をアンケートにより収集した.その結果,時間表現の粒度と文意の受け取り方には相関関係があり,世代や性別にかかわらずほぼ共通していることが明らかになった.また,時間表現を含む発話から聞き手が推測する項目は,時間表現の粒度にかかわらず,(1)話者の職業や身分,(2)話者の状態,(3)行動の具体的な目的や理由,に集約されることがわかった.これらの知見から,曖昧な発話を明確化して文意を理解するには時間表現を利用することが有効である,と結論づけた.
  • 福元 伸也, 宮島 廣美, 長澤 庸二, 重井 徳貴
    原稿種別: 本文
    2004 年 16 巻 4 号 p. 372-380
    発行日: 2004/08/15
    公開日: 2017/05/29
    ジャーナル フリー
    本論文は,目的関数に正則化項としてエントロピー項を含むファジィ推論システムを提案している.これまでに,ファジィ推論システムに関しては多くの研究が行われている.また、GAや自己組織化ニューラルネットワークを用いて改善されたモデルも多く提案されている.提案されたファジィ推論手法は,自乗誤差とエントロピー項からなる目的関数を侍っている.前者は、目的関数としてこれまでのモデルで用いられた誤差修正項であり,後者はメンバシップ関数の移動を調整する項である.後者の追加により、ファジィルールの適合度が0.5に近づくように学習が進むこととなる.提案手法の有効性を示すため、いくつかの数値シミュレーションを行った.
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