知能と情報
Online ISSN : 1881-7203
Print ISSN : 1347-7986
20 巻 , 3 号
選択された号の論文の27件中1~27を表示しています
目次
巻頭言
特集:「知覚心理学の新たな展開」
解説
報告
書評
用語解説
学生部会ΔNGLE
一般論文
原著論文
  • 辻 明日夏, 倉重 賢治, 亀山 嘉正
    2008 年 20 巻 3 号 p. 337-346
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    本研究では,いくつかの料理を組み合わせることでメニューの作成を行う.この組み合わせにより,栄養のバランスや料理同士の相性,各カテゴリーでの品数などを考慮する.バランスの取れた料理を作成するためには,エネルギーと脂肪,炭水化物,たんぱく質,食物繊維,塩分などの摂取量を考慮する必要がある.各栄養素に対する必要摂取量は,個人によって異なっており,料理を組み合わせることによって,その値を完全に一致させることは困難である.通常,これらの量は,完全に一致させる必要はなく,ある程度の範囲内で収めれば良いと考えられている.そこで,各栄養素に対する必要摂取量をファジィ数で表現し,それぞれの栄養素に適したメンバシップ関数を作成する.バランスの取れたメニューを作成するためには,最も低いメンバシップ関数値の最大化を目指す.その他,料理の相性や料理数は,通常の制約条件として取り扱うこととした.この問題は,ファジィ数理計画問題として定式化され,180皿の料理による数値計算例によって,その有効性を明らかにした.
  • 堀田 創, 野澤 貴, 萩原 将文
    2008 年 20 巻 3 号 p. 347-356
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    本論文では,位置情報に基づく新しいインターネット広告システムを提案する.インターネット上の広告システムは,一般的に効果の高いと考えられるユーザに対して広告を配信するものが望ましい.本研究では,広告効果向上の方法の一つとして,位置情報を根拠とする方式を提案している.位置情報に基づくインターネット広告配信は,ターゲットとしたい地域から近い位置に居るユーザに広告を配信することで実現される.しかしながら広告の効果的な範囲は地域ごとの特性および広告の質によってそれぞれ異なり,それらを詳細に広告主が指定するのは極めて困難である.その結果,産業界における実現可能性が非常に低くなるという問題がある.提案システムは,ニューラルネットワークにより自動的に広告の効果的な範囲を推定し,それを配信アルゴリズムに組み込むことで広告主に負担をかけない広告配信を可能としている.このシステムは携帯電話用の広告配信として利用され,現在も実際に運用されている.検証実験の結果,広告の効果的な範囲の自動推定および,位置情報に基づく広告が有効であることが確認されている.
  • 伊賀 広章, 畠山 豊, 董 芳艶, 高橋 宏, 廣田 薫
    2008 年 20 巻 3 号 p. 357-368
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    自動車事故を事前に回避するため,衝突の危険性を判断し,回避軌道を生成する安全運転支援システムを提案する.衝突の危険度を求めるため,車両軌道の事象の確率に基づく推定方法を提案する.実データに基づき,ドライバの運転操作を考慮したベイジアンネットによるドライバモデルを構築する.構築モデルに基づき,予め用意した複数の運転操作関数に対して,交通状況に適応した重み付けを行う.シミュレーションより事故が発生する場面と発生しない場面の危険度推移の差異を明示,及び車載カメラ動画像からのすれ違い場面における危険度をドライバの感覚と比較することで提案システムの有効性を示す.本システムは,対象車と衝突しないための運転操作を知ることができ,将来的には,車両の自動制御を行うことで衝突回避することが可能である.
  • 斉藤 史哲, 長谷川 修
    2008 年 20 巻 3 号 p. 369-378
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    強化学習エージェントの状態空間構成に自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM)などの競合学習を行うニューラルネットを用いる方法が近年多く報告されている.これらの方法では強化学習器に Q-learningなどの環境同定型の強化学習を用いることが前提とされており,Profit Sharingにおける状態空間構成にSOMを使用したときは行動規則の学習の速さをSOMの学習が追従できない.そこで本研究では,SOMを Profit Sharingによる強化学習エージェントの状態空間構成に利用した場合においても,SOMがProfit Sharingの学習の速さを追従可能とするための“相互学習残参照型近傍関数”を提案し,その有効性をシミュレーションタスクでの実験により示す.
  • 田島 敬士, 吉岡 元貴, 小澤 順
    2008 年 20 巻 3 号 p. 379-387
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    カーナビゲーションシステムにおける到着地推定は推定対象走行の走行日時や走行経路といった走行属性が一致する車両走行履歴を用いて行われる.用いる走行属性によって到着地推定への有効性は異なる.そこで本稿では,到着地推定に用いる走行属性の違いによる到着地推定への有効性の違いについて評価した.走行属性の到着地推定への有効性は,走行属性と到着地の間の相互情報量を用いて評価した.履歴数が減少すると相互情報量は増加するため,履歴数の少ない走行属性を選ぶと相互情報量が余分に増加してしまう.この履歴数による情報量の変動を除いて,正規化した相互情報量によって評価した.ユーザ 20人から車両走行履歴を平均3ヶ月の期間収集し,評価した結果,ユーザの出発直後は,走行時刻属性の到着地推定に対する有効性が高く,走行途中は,出発地と初めに通過した2つの主要交差点という走行経路属性の到着地推定に対する有効性が高いことが判明した.よって,出発直後は走行時刻属性が推定対象走行と一致する走行履歴,走行途中は走行経路属性が推定対象走行と一致する走行履歴を用いて到着地を推定する手法が有効である.
  • 濱砂 幸裕, 遠藤 靖典, 宮本 定明, 長谷川 康
    2008 年 20 巻 3 号 p. 388-398
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    本稿では,データに伴う不確実性を,許容範囲という新たな概念を導入して,定式化した上で,許容範囲を持つデータに対する2つの新たなクラスタリングアルゴリズムを,代表的なクラスタリング手法であるハード c-平均法(HCM)と学習ベクトル量子化によるクラスタリング手法(LVQC)それぞれをもとにして構築する.許容範囲とは,データが持つ誤差・幅・属性の欠損などを包含したデータに伴う不確実性を表す概念である.従来のクラスタリング手法では,その対象がパターン空間上にマッピングされた点であるが,データがある種の不確実性を含む場合,データは点ではなく,集合として表される.既に提案されている手法では,集合間の類似度や非類似度は最短距離や最長距離などの測度を用いて定義される.しかし,それら別の測度を導入するよりは,それらを導入せずに同一の測度を用いて議論を展開するほうが自然であるし,論理的にも簡潔となる.そこで,不確実性を持つデータを最適化の枠組で扱うための新たな方法として,超直方体で定義された許容範囲を提案し,新たなアルゴリズムの構築を行う.また,提案手法による,いくつかの数値例を示し,その有効性を示す.
  • 加藤 浩介, 松井 猛, 坂和 正敏, 森原 憲治
    2008 年 20 巻 3 号 p. 399-409
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    本論文では,制約のある非線形計画問題に焦点をあて,汎用的かつ高性能な近似解法の提案を試みる.近年,非線形計画問題に対する汎用的な近似解法として,生物群最適化(PSO: Particle Swarm Optimization)手法が注目されてきているが,制約がある非線形計画問題に対する有効性についての報告はほとんど見受けられない.また,PSO手法は一般に局所解に停留しやすいという問題点がある.そこで,制約を考慮した探索を行うために,2分法および準同型写像を取り入れるとともに局所的最適解への停留を抑制するための多重ストレッチングを取り入れた改良型 PSO手法を提案する.さらに,さまざまな数値例に対する提案手法の適用結果と従来手法であるGENOCOPV及び αPSOの適用結果を比較することにより本提案手法の有効性を示す.
  • 篠田 孝祐, 松尾 豊, 中島 秀之
    2008 年 20 巻 3 号 p. 410-422
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    ネットワークの中心性とは,ネットワークにおけるノードやリンクの重要性を表わす指標である.ネットワーク分析では,いくつかの代表的な尺度が用いられている.これまでに,著者らは単一の中心性を合理性の基準とし,ネットワークの形成過程をシミュレートするモデルを提案した.しかし,形成可能なネットワークが限定的であること,現実のネットワークの分析への利用が難しいことなどの問題があった.本論文ではモデルを拡張することで,形成可能なネットワークを広げ,現実のネットワーク分析への応用を試みる.具体的には,エージェントとしてのノードが,ネットワークの形成に参画する際,追加するリンク候補を評価するときの合理性の基準を,単一の中心性ではなく,複数の中心性を属性とする多属性効用とした.提案モデルにおいて生成可能なネットワークの特徴の分析を行ない,現実のネットワークへの適用を試みた結果,ネットワークを構成する主体の合理性をその構造的特徴から推定できることを示した.本論文は,新たなネットワーク分析の手法の可能性を示していると考えている.
  • 中田 正雄, 長名 優子
    2008 年 20 巻 3 号 p. 423-432
    発行日: 2008/06/15
    公開日: 2008/11/04
    ジャーナル フリー
    本論文では,多値パターンの動的な想起を行うことができるカオス複素連想メモリを提案する.提案モデルは複素連想メモリとカオス連想メモリを組み合わせたモデルである.複素連想メモリはニューロンの入出力や内部状態を複素数に変えたモデルである.複素連想メモリは入出力が複素数値を取るため多値パターンを扱うことができる.また,カオス連想メモリは生物の神経系などに見られるカオスをニューラルネットワークに導入することで記憶したパターンの動的な想起ができるモデルである.提案モデルはこれらのモデルの特徴を利用することで多値パターンの動的な想起を実現している.本論文では複素ニューロンモデルにカオスニューロンモデルと同様に不応性,時空間加算,連続値出力を導入することで提案するカオス複素ニューロンモデルにおいてカオス的挙動が起こることを示した.また,計算機実験によって提案モデルで多値パターンの動的想起が行えることを確認し,提案モデルにおける各パラメータおよび状態数が動的想起に及ぼす影響について検討した.
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