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アイテム
カルマンフィルタを用いた記憶に基づく推論のデータベース圧縮
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33568
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33568dbef28ec-b54d-46ef-b39b-7c92f50b8bbe
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2000 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) | |||||||
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公開日 | 2000-05-12 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | カルマンフィルタを用いた記憶に基づく推論のデータベース圧縮 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Data Base Compression of Memory - Based Reasoning by Kalman Filter | |||||||
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 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, The University of Electro - Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, The University of Electro - Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, The University of Electro - Communications | ||||||||
著者名 |
渡部, 尚武
× 渡部, 尚武
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著者名(英) |
Naotake, Watabe
× Naotake, Watabe
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 記憶に基づく推論(MBR:Memory-Based Reasoning)はルールを用いず,事例をそのままの形式で保持することで知識ベースを構築する.そのため知識獲得のボトルネック問題の解消の一手法として位置付けられている.しかしながら,MBRでは質問事例と最も近い事例を知識ベースから探索し,その回答部をそのまま推論結果とするため,精度の高い推論を実現するためには大量のデータを必要とする.そこで,本研究では,時系列データを対象にしたMBRにおいてカルマンフィルタを用いて,MBRの知識ベースの圧縮を行う.本手法をKOMIチャートデータに適用した結果,推論能力を保持したまま事例ベースの圧縮が可能であることが確認された. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Memory-Based Reasoning(MBR) is a reasoning method for classification problem, in MBR knowledge base is constructed without rules for reasoning, only by keeping many cases represented by original vector form of features. In MBR, to keep accuracy of reasoning, a huge of cased are required as a MBR knowledge base, so it is a serious problem for MBR method. In this study, we try to compress the size of knowledge base, of MBR by using the Kalman Filter, especially in case of applying time series data. As a result of some experiments, our compression method can keep the accuracy of MBR reasoning was shown. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 巻 2000, 号 38(2000-MPS-029), p. 29-32, 発行日 2000-05-12 |
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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 |