階層型ニューラルネットワークモデルを用いた入試データの解析に関する研究

基于层次神经网络模型的入学考试数据分析研究

• 批准号: 09780169
• 负责人: 林 篤裕
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: National Center Test for University Admissions
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1998
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09780169/
• 关键词: 非線型解析; 非線型回帰分析; 多変量解析; 大量データ

人間の脳における情報処理モデルとして、最初に「脳の数理モデル」に注目したのは、McCulloch&Pittz(1943)らである。彼らは、脳の基本構成素子であるニューロン(神経細胞)の単純なモデルを作り、その論理演算系としての万能性を示した。統計的モデルという観点から捉えると、ニューラルネットワークモデルは一種の非線型回帰モデルと見なすことができる。また、回帰モデルということは特に統計的な仮定を考慮しなければ広くは関数近似である。本研究で取り扱う階層的ニューラルネットワークモデルは本質的には多変数関数の近似問題を解くモデルと考えられる。これらの観点から、データ解析に階層型ニューラルネットワークモデルを適用し、内在するデータ構造を多変数回帰関数として表現しようと考えた。一方、大学入試センターには、これまで実施してきた通算20回におよぶ入試データが保存されており、その秘匿性から解析されることが少ないが、想像を越える労力を払って収集・管理されたデータ塊が手つかずの状態で保管されているのは非常に惜しいことである。そこで、この入試データを大量データかつ実データとして捉え、これの解析道具建てとして階層型ニューラルネットワークモデルを持ち込み、今まで明らかにされていないデータ構造を特に非線型関数の立場から明らかにしていこうと考えた。具体的な作業としては、過去のニューラルネットワークに関する研究のサーベイを行い、その有効性と問題点を把握した。その上でワークステーション上に解析システムを作製し、ある年度のデータに対して解析を行いその実用性を確認した。また、これら研究成果を国内(2回の科研集会)、国外(日韓統計会議)の研究会で発表し、他の研究者と広く情報交換を行った。

The first chapter of McCulloch&Pittz(1943) was devoted to information processing. The basic components of the system are shown in their simplicity and versatility. The statistics show that there is a kind of non-linear loop between the two. The number of people who are interested in the game is estimated. In this paper, we study the approximate problem of multi-dimensional relations in order to solve the problem of multi-dimensional relations. This is the first time I've ever seen a person who's been in a relationship with someone else. One party, university entrance examination, examination, examination For example, the test data structure is a large number of data structures, such as hierarchical data structures, and non-linear data structures. The specific task is to grasp the relevant problems in the past. To confirm the usefulness of the analysis system on the basis of the above analysis system. The research results are presented at domestic (2 scientific research meetings) and foreign (Japan-Korea statistical meetings) research meetings, and information exchange between other researchers is conducted.

项目成果

Atsuhiro Hayashi & Yasumasa Baba: "An Analysis of University Entrance Examination Data by using Neural Network Models,(第9回日韓統計会議、The Ninth Korea and Japan Joint Conference of Statistic" Proceedings of KJCS-97. 80-85 (1997)

Atsuhiro Hayashi & Yasumasa Baba：“使用神经网络模型分析大学入学考试数据”（第九届韩国和日本统计联合会议）会议记录 KJCS-97. 80-85 (1997) )

林 篤裕・馬場 康雄: "ニューラルネットワークを利用した入試データの解析例、数理統計学における情報抽出の理論と応用に関する研究(科研シンポジウム)" 研究集会配布資料. 6 (1997)

Atsuhiro Hayashi 和 Yasuo Baba：“使用神经网络分析入学考试数据的示例，数理统计信息提取的理论和应用研究（科学研究研讨会）”研究会议讲义 6（1997）。

林 篤裕・馬場 康雄: "ニューラルネットワークによる非線型回帰分析 -入試データを対象にして- 多変量データ解析の利用による大学入試データ解析システムの開発(科研シンポジウム)" 研究集会配布資料. 35-38 (1997)

Atsuhiro Hayashi 和 Yasuo Baba：“使用神经网络的非线性回归分析 - 以入学考试数据为目标 - 使用多元数据分析开发大学入学考试数据分析系统（科学研究研讨会）” 研究会议讲义 35-38（1997 年）。