| 题名 | 未知クラスの継続的な学習を可能とするファジィ遺伝的機械学習手法 |
| 作者 | |
| 发表日期 | 2020
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| DOI | |
| 发表期刊 | |
| ISSN | 1347-7986
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| 卷号 | 32期号:1页码:512-517 |
| 摘要 | 近年の情報技術の急速な発展はデータの継続的な収集を可能とした．蓄積されるデータは重要な経済資源とみなされており，種類?量ともに日々増加する膨大なデータから人が容易に理解できる形式で知識を獲得する手法が研究されている．ファジィ遺伝的機械学習（GBML）は，言語的に解釈可能なファジィ識別器を設計する手法の一つである．しかし，ファジィGBMLの学習アルゴリズムは一括学習であり，未知のクラスに属するデータが継続的に与えられる状況での知識の獲得（クラス増分学習）を行うことが困難である．そこで本研究では，従来のファジィGBMLをクラス増分学習可能なアルゴリズムに拡張する．具体的には，クラス増加時に，i)未知クラスを識別するルールの再構成，ii)学習済みのクラスに属するデータの削減の2つの操作を従来のファジィGBMLに加える．数値実験結果より，提案手法が未知クラスを効率的に学習可能であることを示す． |
| 关键词 | |
| 相关链接 | [万方记录] |
| 语种 | 中文
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| 学校署名 | 其他
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| 来源库 | WanFang
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| 万方记录号 | https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/32/1/32_512/_article/-char/en |
| 引用统计 |
被引频次[WOS]：0
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| 成果类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/206082 |
| 专题 | 工学院_计算机科学与工程系 |
| 作者单位 | 1.大阪府立大学 2.南方科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
Yuto IRIE,Naoki MASUYAMA,Yusuke NOJIMA,等. 未知クラスの継続的な学習を可能とするファジィ遺伝的機械学習手法[J]. 知能と情報,2020,32(1):512-517.
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| APA |
Yuto IRIE.,Naoki MASUYAMA.,Yusuke NOJIMA.,Hisao ISHIBUCHI.,入江 勇斗.,...&石渕 久生.(2020).未知クラスの継続的な学習を可能とするファジィ遺伝的機械学習手法.知能と情報,32(1),512-517.
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| MLA |
Yuto IRIE,et al."未知クラスの継続的な学習を可能とするファジィ遺伝的機械学習手法".知能と情報 32.1(2020):512-517.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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