前ページに戻る

情報基礎は、高度な推論の理論や、マルチエージェントシミュレーション、生物情報処理、地理情報処理など、さまざまな応用技術を扱っている。

----------

マルチエージェントシミュレーション&地理情報処理   生物情報処理&文書解析   教育学習支援&Web情報処理   その他



秋山 上原 三林 槇本 武井 山本 清水



----------

マルチエージェントシミュレーション&地理情報処理   生物情報処理&文書解析   教育学習支援&Web情報処理   その他



川村 井川 徐 村松 江越 藤田村田泉谷

----------

マルチエージェントシミュレーション&地理情報処理   生物情報処理&文書解析   教育学習支援&Web情報処理   その他



越智 大城 朱 北島 大久保 長井 清水奥岡 小野

----------

マルチエージェントシミュレーション&地理情報処理   生物情報処理&文書解析   教育学習支援&Web情報処理   その他



武市 若木柴崎木藤 関野 八十岡

武市 若木柴崎木藤 関野 八十岡



RoboCupサッカーシミュレーション (秋山2004-03,長谷川2007-03,伊佐野2009-03)

  • 動的なマルチエージェント環境における学習,適応[秋山2004]
  • RoboCupとは, ロボット工学と人工知能の融合,発展のために自律移動ロボットによるサッカーを題材として提唱されたランドマークプロジェクトです。 本研究は,その中でも実機を扱わないシミュレーションリーグを対象としています。 プレイヤとして動くエージェントは,上完全でノイズが含まれる知覚情報しか得られません。 更に,コンピュータゲームなどとは異なり,全てのエージェントは異なるプロセスで動作するプログラムであるため, プレイヤは完全に独立して制御されます。 われわれは,このような複雑な環境の中で学習・適応を行う手法の研究を行っています。




  • RoboCupサッカーシミュレーションにおけるプレイヤエージェントの動的ポジショニングモデル[長谷川2007]

    エージェント間の仮想的な単方向バネを接続したスプリングモデルにより,味方プレイヤの位置を考慮した動的なポジショニングを可能としている。




  • Keepawayタスクにおけるマルチエージェントの協調行動の学習[伊佐野2009]

    RoboCupのサブタスクであるKeepawayの先行研究では,ボールを持ったエージェントにのみ強化学習を適用して協調行動を獲得していました。本研究では,ボールを持っていないエージェントにも強化学習を適用し,さらにボールを持ったエージェントの報酬関数を修正し,行動選択肢にドリブルを追加しました。この結果,状況に応じて柔軟な行動を選択できるようになり,先行研究と同じ平均キープ時間でタスク継続時間の短い割合が減少しました。

    Keepawayの様子

    状態変数の取得

    画面のトップへ戻る

  • RoboCup災害シミュレーション(上原2006-03)

  • RoboCup Rescueにおける異種エージェントを考慮したタスク割り当て[上原2006]
  • RoboCup Rescue Simulationは,大規模災害にロバストな社会を創ることを目指したプロジェクトであり,マップ上で地震やそれに伴う火災や建物の倒壊がシミュレーションされます。そこでは,被害を最小限にするために各種レスキューエージェントの効率的な働きが求められます。本研究では,消防エージェントにタスクである火災を割り当てる際に,依存関係にある道路啓開エージェントを考慮することで,効率的なタスク割り当てを行うことを目的としています。

    レスキューシミュレータ

    タスク割り当ての概要

    画面のトップへ戻る

    高層ビルの避難シミュレーション(三林2009-03)

  • 火災時の避難シミュレーションによる誘導員の役割と評価[三林2009]
  • 本研究では火災時に起こりうるシナリオを想定し,在館者が誘導員の役割を担う場合の避難シミュレーションを行い,誘導員導入による効果を観察した。対象とする建物は実在の高層棟を参考としており,建物の構造・警報アルゴリズム共に実在のデータを参考にした。火災拡散モデルは煙による在館者への影響なども実装した。避難モデルの実装はSOARSで行った。シミュレーション実験により,誘導員の導入によって生存率・避難時間・煙中行動時間に効果がある事が分かった。

    シナリオごとの生存者数・避難時間

    煙中行動人数分布

    画面のトップへ戻る

    口コミ情報の伝達シミュレーション(槇本2006-03)

  • アドホックコミュニケーションによるエージェントコミュニティを用いた情報伝播[槇本2006]
  • 行動範囲に近いローカルな情報・行動に基づく情報収集には,アドホックな通 信を利用した近隣端末との情報交換がより有効的であると言えます。しかし,転 送方法によっては情報氾濫や伝達力上足の問題や,受信側の上要な情報取得の問 題があります。

    これに対し端末上に送受信代行エージェントを生成し,このエージェントが繰 り返しコミュニケーションを行う事で形成される,人間が所属するコミュニティ とは別の「エージェントコミュニティ《を利用します。伝達条件や状況が変化す る事でどのようにコミュニティが形成されるかを解析し,エージェントコミュニ ティを利用して効果的な情報伝達を行っています。

    画面のトップへ戻る

    悪意情報の発生源の解析(武井2009-03)

  • アドホックコミュニケーションに基づく口コミ的情報伝播の過程推定[武井2009]
  • アドホックコミュニケーションは,行動範囲に近いローカルな情報の収集に有効である一方,上要な情報の氾濫を引き起こしうるという問題があるといえます。 そこで本研究では,人の接触履歴(同一の場所に存在した記録)と情報伝播現象によって生じた情報感染者のデータを入力とし,情報伝播過程推定のためのヒューマンネットワークを生成する手法を提案しています。生成されたネットワークの分析により,情報伝播の媒介となった人物や情報拡散のきっかけとなった事象の推定が可能となります。

    人物間の接触履歴に基づくヒューマンネットワーク

    画面のトップへ戻る

    GPSを利用した車椅子のナビゲーション(山本2008-03)

  • ユーザの投稿情報を用いた経路,行先推薦[山本2004]
  • 地図上で情報を提供するバリアフリーマップのようなシステムでは,情報の鮮度と, 大量の情報の中からいかにしてユーザに適した情報を選択するのかが重要となります。 そこでユーザがそれぞれ店や段差などの情報を投稿し,システムがその投稿情報を利用し, ユーザの現在地や嗜好に応じた経路や目的地の情報の推薦を行います。




    地理的な投稿情報の信頼度[山本2005]

    ユーザから募った投稿を扱うという性質上,さまざまな立場のユーザからの投稿が予想されるため, その情報の質は玉石混交である。そこで投稿者の投稿傾向や他ユーザからの評価から情報の信頼度を求める手法を提案する。

    画面のトップへ戻る

    Webからの地理情報の抽出(清水秀2007-03)

  • 災害時の投稿情報の視覚化と検証[清水2006]
  • 災害時においてインターネット掲示板に災害情報が投稿される事があります。 これらの情報は,一般に災害発生から情報投稿までの時間が短く災害情報として は非常に有益ですが,局所的で全体像が見えにくく,また信頼性が未知数である ため,取捨選択が困難であると言う問題があります。そこで,投稿情報を地理的 条件を用いて自動的に取捨選択することによる全体像の視覚化と,上確実な情報 の信頼性を検証するシステムを開発しました。

    画面のトップへ戻る

    RNAの立体構造予測(川村2000-03)

  • 確率付文脈自由文法によるRNA2次構造予測 [川村2000]
  • DNAやタンパク質の配列解析に隠れマルコフモデル(HMM)が有効であることは知られていますが, RNAの2次構造の解析するには表現力が十分ではありません。 そこで,確率的文脈自由文法(sCFG)を使って2次構造予測をする手法を開発し,精度の高い予測ができることを示しました。

    画面のトップへ戻る

    細胞内の化学反応シミュレーション(井川2002-03)

  • 細胞内シグナル伝達ネットワークの構築支援の研究 [井川2002]
  • 細胞は外部からシグナルを受け取ると,さまざまな化学反応が連鎖反応的に生じ,シグナルが伝達していきます。 その反応の系列を決定するには,まず,反応系列を予測し,実験により,反応の生成物の濃度変化が予測どおりに生じることを確認します。 このようなシグナル伝達モデルの構築を支援するため,データベースを検索して伝達ネットワークを構築する機能と, ネットワークをレイアウトする機能と,化学反応をシミュレーションする機能を持つ,伝達モデル作成支援システムを開発しました。

    画面のトップへ戻る

    生物オントロジを利用した質問応答システム(徐2003-03)

  • 生物データベースの統合的検索 [徐2003]
  • インターネットを介して,さまざまな生命データのデータベースにアクセスすることができます。 しかし,それらのデータベースを利用するには,専門的な知識を必要としますし,データベース間の連携もよくありません。 そこで,生物の知識が十分でなくとも,複数のデータベースを統合的に検索する知識ベースの仕組みを研究しました。

    画面のトップへ戻る

    判例の論理構造抽出(村松2002-03)

  • 判例文書の論理構造の表示 [村松2002]
  • 裁判の結論は判決文としてまとめられます。 判決文の中は,原告の請求内容,事実の概要,争点に関する原告と被告の主張,裁判官の判断などが含まれています。 過去の判例は,非常に重要な情報源なので,判例データベースは法律家にとって必須のものです。 しかしながら,判決文は非専門家には非常に読みにくく,中に展開されている論理を追跡するには時間がかかります。 そこで,判決文の中に〈事実〉,〈理由〉,〈根拠〉などを表すタグを埋め込み,それを利用して, 個々の争点に関する論理の展開を図示するシステムを開発しました。

    画面のトップへ戻る

    事件記述からの判例検索(江越2005-03)

  • 判例の構造を利用した判例検索[江越2005]
  • 判例の電子文書化に伴い,目的判例の検索は専門家にとって重要な役割を果たしています。 従来のキーワード検索ではキーワード選択が難しいため,これに代わる,文書を検索質問とする類似判例検索の実現のために, 文書ベクトル手法,及び,判例の特徴を利用した研究を行っています。 内容別に分けられた判例の構造,及び,法的な専 門用語を利用するために,XMLタグによる争点分割と適合性フィードバックを用い て,より法的な判断部分の類似した判例を検索することを目指しています。

    画面のトップへ戻る

    小論文の自動採点(藤田2005-03,村田2005-03,泉谷2010-03)

  • SVMを利用した小論文の採点支援システム[村田2007]
  • 小論文を自動的に評価できるシステムは既にいくつか開発されているが,これらは自由論述形式のエッセイを対象としており,細かい論理性が問われる論述式試験には対応できない。そこで本研究では,論述式試験の大量の答案を,効率的かつ安定的に採点することを目的とした採点支援システムを開発した。

    本システムは自動採点機能を内部に含んだ採点支援システムである。本システムの自動採点では,まず採点済みの少数のサンプル答案から,言語上に現れる複数の特徴量を抽出し,これらをSVMと呼ばれるパターン識別機に学習させることによって残りの大量の答案の評価値を予測する。得られた予測結果はGUI上に表示され,人間の採点者が確認・編集することによって最終的な評価を下す。このように自動採点の後に採点者の目を通すことで採点の信頼性を高めている。このチェック作業においては,各採点項目に関連するテキストやキーワードが画面上 でハイライト表示され,人間の確認・編集作業をサポートする。  実験により,本システムの自動採点は人間の採点者と同レベルであり,また,本システムの利用が採点時間を短縮できることを確認した。




  • 採点ルール学習とその説明機能をもつ小論文の採点支援システム[泉谷2010]
  • 近年,授業の課題や入試科目として小論文問題を取り扱うケースが増えてきた。小論文問題は一般的に自由記述形式を取るため:

    (1)採点者にかかる時間的な負担
    (2)採点する小論文の順序などが要因で生じる評価の偏り
    (3)採点者の価値観の違いなどが要因生じる採点者間での評価の違い

    が問題となっているため、コストの削減や採点の安定性向上を目的とした小論文の自動採点システムが開発されている。しかし最近では論述式小論文が試験問題として利用されるケースが増え、法科大学院統一適性試験の表現力問題のような,話題の関連度や文章の読みやすさだけでなく,問題作成者が設定した各採点項目を満たしているかどうかが重要な評価対象となるため,従来の自動採点システムでは対応できない。本研究では,論述式小論文を対象とした採点支援システムを提案し,論点同士の関係性などを機械的に抽出し,評価ルールを学習することによって,間接的に意味的な評価を実現し,その評価への説明機能を持つ採点システムの開発を目的とする。評価実験により,論点ルールの適用精度は事前採点データの採点者とほぼ同等で,論点言及箇所の提示は支援情報として役立つ可能性を持つことが示唆された。

    画面のトップへ戻る

    分析問題の難易度調整支援(越智2003-03)

  • 分析問題の難易度調整支援システム [越智2002]
  • 就職試験などで出題される分析問題(与えられた条件から,成立する性質を導く問題)を作成するには, その問題を解くのに要する時間を見積もる必要があります。 この解答時間を調整するため,可能な解の数を計算し,表示するシステムを開発しました。

    画面のトップへ戻る

    理解度に応じたプログラミング教育支援(大城2005-03)

  • 理解度に応じたプログラミング教育支援 [大城2005]
  • このブロックは建設中です。

    画面のトップへ戻る

    英単語学習支援(朱2006-03)

  • ウェブベース英単語学習支援システムの提案[朱2006]
  • 近年,インターネットの普及により,気軽にネットで英語のWeb コンテンツを閲覧することができるようになってきた。しかし,実際の状況では英語学習者にとっていき なりネイティブの新聞記事を読んでも分からない単語が多いため学習者がすぐ挫折感 を覚え,学習を長く続けることできず,途中で学習をやめてしまうケースが非常に多 い。そこで,本研究ではWordMap と呼ばれる新しい概念とそれを用いた英単語学習支 援システムを提案する。提案するシステムではビジュアル化したユーザインタフェー スWordMapによって学習者が容易に知っている語彙の偏りと学習状況を把握できるよ うになり,英単語学習効果と学習モチベーションを上げる。また協調学習を用いた 記事推薦システムにより ユーザにとって学習価値の高いコンテンツを提供する。

    画面のトップへ戻る

    教室における生徒の集中力維持支援(北島2009-03)

  • ボタンデバイスによる授業支援[北島2009]
  • 高校の授業を対象とし, 特殊な装置を用いず簡易なマウスを利用することで,生徒に授業への参加を促しながら, 生徒の反応を収集し, 集計や一覧表示させて, 授業を支援するシステムを開発した. 実際の授業で使用し,その上で授業の進行を阻害せず, 教師の負荷を増やさないように考慮しつつ, 生徒および教師へのフィードバックも行っている。

    画面のトップへ戻る

    リンク情報を利用したWeb掲示板の流行予測(大久保2005-03)

  • リンク情報に基づいた流行的話題の予測[大久保2005]
  • インターネットの多くのページはHTMLを用いて作成されています。しかし,HTMLではタグの種類が限定されているので, 上自由なことが多く,近年は,HTMLの代わりに,タグを自由に定義できるXMLが普及しつつあります。 XMLを利用すると,インターネット上の情報をエージェントも利用することができるので, ネット上で知識ベースを共有することもできるようになります。 XML文書はいろいろな応用の可能性があります。 本研究は,電子掲示板やblogに置いて,現在注目されている話題を低コストで把握し,近い将来流行するであろう話題の予測を目的としています。 そのために,電子掲示板上の投稿中に現れるリンク情報に着目し,同一のリンクがどのように伝搬していくかを調べる事で, リンクが表す話題の流行性を測ります。既知の流行的話題を先の手法で解析し,獲得された知見から,近い将来の流行的話題の予測を行います。

    画面のトップへ戻る

    Web情報を利用した購入商品決定支援(長井2005-03)

  • 商品購入を支援する対話型エージェント[長井2005]
  • DVDレコーダのようなサイクルが短く,専門性の高い商品に対しても,精度の高い推薦を行えるような商品推薦システムを開発しています。あまり知識を持たない人でも使えるように,対話型エージェントが知識や情報を教示しながら,要望を明確化していきます。また,電子掲示板上での相談事例を自動抽出し,利用することで,情報の移り変わりの速さに対応し,多様な意見を取り入れた推薦を実現します。

    画面のトップへ戻る

    Web情報を利用した研究動向の可視化(清水2007-03,奥岡2009-03)

  • 災害時の投稿情報の視覚化と検証[清水2006]
  • 災害時においてインターネット掲示板に災害情報が投稿される事があります。 これらの情報は,一般に災害発生から情報投稿までの時間が短く災害情報として は非常に有益ですが,局所的で全体像が見えにくく,また信頼性が未知数である ため,取捨選択が困難であると言う問題があります。そこで,投稿情報を地理的 条件を用いて自動的に取捨選択することによる全体像の視覚化と,上確実な情報 の信頼性を検証するシステムを開発しました。


  • 投稿論文に基づいた研究動向の変遷の解析と検索支援[奥岡2009]
  • 本研究では投稿論文に基づいてネットワークを生成することで,学会・ジャーナル及び研究分野の傾向を得るシステムを開発しました。情報系の代表的な4つの学会の文献調査を行い,異なる文献データに対応してネットワークを生成しシステムを利用することで可視化・解析することを可能にしています。システムには2つのネットワークの特徴の差を可視化する差分グラフ,分野関係の詳細表示,検索支援,ネットワークの特徴量,統計情報など解析に役立つ機能を備えています。また,Web上での公開も可能なため,学会のホームページで提供されるようになれば研究者にとって有用なツールになると考えています。

    システムのユーザインタフェース

    関連詳細マップ

    差分グラフ

    画面のトップへ戻る

    科研の採択課題と論文数の相関分析(小野2011-03)

  • 論文と共著者の関係に基づく研究分野間ネットワークの成長予測[小野2011]
  • 本研究では,学会における研究分野間の関係性を表した研究分野間ネットワークと,科学研究費補助金の関係性を分析し,ネットワークの成長及び科研費プロジェクトに付加されているキーワード数の予測を行う手法を考案・評価した.研究分野の動向を予測することで,将来どのような技術やテーマが重要となってくるのか予測することを目的としている.  研究分野間ネットワークのノードに関する予測では,まず各ノードと,科研費プロジェクトのキーワードの対応関係を構築した.続いて時系列における各ノードサイズの変化と,ノードに対応するキーワード数の変化の相関関係を,時差を設けて分析することで,各分野の最も相関が見られる最適な時差を特定した.高い相関が見られた分野においては,相関性分析より得られた最適な時差において回帰分析を行うことで,ノードサイズ変化もしくはキーワード数変化を高い確率で予測することができた.

    相関性分析の概要

    ネットワーク・キーワード予測方法

    相関性分析の概要例

    ネットワーク・キーワード予測方法

    画面のトップへ戻る

    学術論文からのスライド作成(武市2002-03)

  • 学術論文からのスライド資料の作成 [武市2002]
  • われわれは学術論文を書き,それを外部で口頭発表すときには,OHP資料を作成します。OHP資料を作成するには,論文中から図や表を抽出し,文章を抜き出したり要約したりすることが必要となります。発表時間に応じて枚数を変えたり,相手に応じて内容を変えたりすることは手間のかかる作業です。学術論文の多くはLaTeXで清書するため,論文中に文書の論理構造を示すことができるLaTeXのコマンドを使っています。そこで,このコマンドをベースにして,論文中にその構造を示すタグを付加し,このタグを使って,OHP資料の作成を支援するシステムを研究しました。

    画面のトップへ戻る

    高次推論の基礎理論(若木1998-12,柴崎2001-03,木藤2011-05)

  • 知識の優先順位に関する仮説生成 [若木1998]
  • 知識の間に矛盾があるとき,知識の間に優先順位をつけて矛盾を解消する必要があります。 制約条件を満たしながら,目的の結論を得るためにどのような知識間の優先順位を付けたらよいかを計算する手法を提案しました。


  • 非単調推論の意味論を比較するための枠組み[柴崎2001]
  • 非単調推論とは,新しい事実が付け加わったときに,以前に成り立っていた知識が成り立たなくなる推論のことです。 今までに,多くの非単調推論の意味論が提案されてきています。また,それらを比較するための枠組みの理論も研究されています。 しかしながら,従来の枠組みでは,知識の間に優先関係がある場合には適用することはできませんでした。 そこで,従来の枠組みを拡張し,優先関係のある場合にも適用できる枠組みを提案しました。


  • 伴意関係に基づく弁証法的推論法の形式化とその議論への適用[木藤2009]
  • 数理論理学は推論の正しさだけに基づいて論証の正しさを言及する学問です。一方,日常的に私たちは,結論を信頼するに値する論証のことを正しい論証と呼びます。より正確に言えば,推論が正しく,かつ前提に現れる命題がすべて正しいとき,そしてそのときに限りその論証を正しい論証とみなします。現在,計算機科学の領域において注目されている「議論《は,数理論理学が対象としない命題の正しさ(正確には論理的耐久性)を論理的に評価する手法を提供します。そしてこれに基づいて日常的な意味での論証の正しさを,受理可能性という観点から評価することを可能とする手法と言えます。このような特徴を持つ議論は上完全,上確実,上整合,主観的,分散化,開放系といったマルチエージェント環境が本質的に有する性質の情報下において特に効果的な計算方式です。これに起因して,近年ではマルチエージェントの計算と相互作用の基礎としても議論が注目されています。  本研究では,議論の持つ社会的意思決定あるいは合意形成の手段という側面に注目し,次の2項目を実現しました。第一に,私たちが対立の対処法として行っている協調,譲歩,妥協といった思考の一側面を論理的に定義し,伴意関係で規定される特殊化と一般化に基づいてその推論方法を定式化しました。提案された推論法は推論の前提から演繹されない論理式を導出するという性質を持ちます。第二に,提案した推論法をマルチエージェントの議論に適用し,議論における対立が対話的に解決されることを示しました。言い換えると,議論の開始時には得られない新たな代替案を対話的に生成し議論における対立が解決されることを示しました。

    システム全体図

    妥協案の発見支援

    システム全体図

    妥協案の発見支援

    画面のトップへ戻る

    機械学習の基礎理論(関野2009-03)

  • 自己組織化関数近似モデル“Self Organizing SiG pseudo kernel Map”[関野2005]
  • ガウス動径基底関数を用いた局所加重モデルにRBFネットワークとNGnetがある。NGnetは正規化処理により,RBFが存在しない領域への外挿的出力が可能であり,同数の基底関数を用いた場合,RBFネットワークよりも良い近似性能を実現する。これらの局所加重モデルでは,各基底の中心位置,共分散,重みといったパラメータが最適化の対象となるが,モデルの自由度が大きいため推定には多くのサンプルを必要とする。

    本研究では,“各基底の分散を近傍基底間距離により設定する”ことでモデルの自由度に拘束を与える新たな局所加重モデルを提案する。まず,固有値*固有ベクトルにより任意の方向に対する拡がりを設定可能な非対称基底関数SiG擬似核を提案する。このSiG擬似核を用いて局所加重モデルSiG擬似核マップを構成する。SiG擬似核マップは,SiG擬似核の中心について近傍関係を結び,各SiG擬似核が有する固有値*固有ベクトルを近傍基底との配置関係により設定する。近傍基底が存在しない方向については固有値*固有ベクトルを設定しないため,正規化処理なしに基底が存在しない領域への外挿的出力が為される。また,近傍基底間の分散についての重複度パラメータに拘束を与えることで,モデルの自由度を制限することができる。外挿的出力とモデル自由度の拘束により,SiG擬似核マップは高い汎化性能を実現することが期待できる。

    SiG擬似核マップでは,各基底の分散は近傍基底との配置関係に依存しているため,基底の中心位置の修正は近傍基底の分散にも影響を与える。SiG擬似核マップの最適化手法として,中心位置の逐次修正によりSiG擬似核マップを自己組織的に構成する“Self Organizing SiG pseudo kernel Map (SOSiGmap)”を提案する。




    Unbiased Likelihood Backpropagation Learning [Sekino et al, 2007]

    Unbiased Learning for Hierarchical Models [Sekino et al, 2007]

    交差検証誤差逆伝播法によるランク縮小 [関野, 2007]

    上偏尤度逆伝播学習 [関野, 2007]

    上偏尤度に基づく階層モデルの統計的学習 [関野, 2007]

    本研究では,階層モデルの中間ユニット数が多いときに,従来の学習法で予測性能が低下する仕組みを明らかにし,中間ユニット数の多さに関わらず,予測性能を最大化する学習アルゴリズムを提案します。ニューラルネットや混合分布モデル,HMMといった階層モデルは様々なパターン認識に応用されています。従来の学習法では,階層モデルの中間ユニット数が適切な数よりも多いとき,学習データに適合しすぎて予測性能が悪化する過学習と呼ばれる問題が生じてしまいます。そのため,中間ユニット数を適切に定めることが必要でした。 本研究では,階層モデルの中間ユニット数が多いときに,従来の学習法で予測性能が低下する仕組みを明らかにし,中間ユニット数の多さに関わらず,予測性能を最大化する学習法を提案しています。




  • 焼き鈊し補正誤差逆伝播法による自動モデル選択[関野2009]
  • 本研究では,線形回帰モデルやニューラルネットワークといった階層モデルに対し,補正を加えた対数尤度に基づく学習法について検討する。線形回帰モデルの変数選択において,変数の組み合わせごとにAICを計算する場合,計算量は指数オーダーとなるが,提案する焼き鈊し補正誤差逆伝播法では一度の焼き鈊し最適化によって解を得ることができる。

    Boston住宅価格データへの適用

    アニーリング

    システム全体図

    妥協案の発見支援

    画面のトップへ戻る

    商取引トラブル事例を利用したトラブル相談システム(八十岡2012-03)

  • WEB上の相談事例とトラブルデータベースを利用した重要事案発見[八十岡2011]
  • 本研究ではトラブルデータベースをトリガーにWEBからもトラブル事例を取得し,違法性の有無以外にも様々の観点から警戒候補の事例を出すことにより,カバー範囲の広い早期警戒システムの構築を目指す.

    本稿では,複数の警戒すべき観点から重要事案の発見・検出を目指しトラブルデータベースとWEB上の相談事例データを利用して,危険事例の分類器の作成方法を提案した.

    この分類器は半教師付き学習手法:ブートストラッピング法で構成される。ブートストラッピング法で取得したYahoo!知恵袋データを学習に併用することで,分類精度の向上に成功した.

    提案する警戒事例学習・認識システムの概要

    画面のトップへ戻る

    画面のトップへ戻る

    Nitta Laboratory Department of Computational Intelligence and Systems Science Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering Tokyo Institute of Technology