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アイテム
PDPモデルによる診断エキスパートシステム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/51341
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/5134113599e86-9530-403f-8272-eaac94951a22
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS87056003.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 1988 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1988-01-13 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | PDPモデルによる診断エキスパートシステム | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Medical Diagnosis Expert System Based on PDP Model | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| NTT電気通信研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| NTT電気通信研究所 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| NTT Electrical Communications Laboratories | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| NTT Electrical Communications Laboratories | ||||||||
| 著者名 |
斉藤, 和巳
× 斉藤, 和巳
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| 著者名(英) |
Kazumi, Saito
× Kazumi, Saito
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では、PDPモデル(Parallel Distributed Processing)の知識処理への適用性を明らかにすることを目的とし、学習アルゴリズムとしての有望性が広く認めらたバックプロパゲーションを採り上げ、以下の検討を行った。まず、PDPモデルの診断（判定）能力を評価するため、PDPモデルによる頭痛の診断システムを作成した。同システムに学習させ、未知の患者に対する診断結果に基づき、診断システムの能力、及びその可能性について考察を行った。次に、PDPモデルが学習した内容が記号表現ではどのような内容に対応するか調べるため、医師から抽出した知識と診断システムが獲得した知識を比較し、さらに、診断システムからのルールの抽出法について検討し、抽出したルールの評価を行った。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We aim to clarify the applicability of PDP models(Parallel Distributed Processing) to knowledge processing. A learning algorithm called back propagation is selected, since the algorithm seems to be promising due to its generality and power. In this paper, the following are presented. First, diagnosis (discrimination) capability of PDP model is evaluated by using a prototype of medical diagnosis expert system; after learning from hundreds of patients, the prototype system shows almost equivalent diagnosis capability to that of a symbolic expert system. Then, we try to represent what PDP model learns in symbolic forms: the knowledge extracted from doctors is compared with that considered to be acquired by the PDP diagnosis system, a rule extraction method is originally proposed, and extracted rules are evaluated. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS） 巻 1988, 号 1(1987-ICS-056), p. 17-24, 発行日 1988-01-13 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
