グラフの局所情報からグラフを復元するためのグラフ形成規則の定式化と学習方式の研究

制定图形成规则和从局部信息恢复图的学习方法研究

• 批准号: 09780253
• 负责人: 丸山 修
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 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-09780253/
• 关键词: グラフ; 学習; アルゴリズム; 局所情報; 復元; 形成規則; ゲノム; タンパク質

本研究の目的は次の2点である:1. グラフの構造を記述する表現法となるグラフ形成規則(Conformation Rule)を定式化しそのグラフ形成規則を学習するアルゴリズムの構築することにより,グラフの局所情報からグラフを復元する方式を確立する.2. 1.で構築する学習アルゴリズムを実働化し,ゲノムデータやタンパク質データからの知識獲得を目指した計算機実験を展開する.本年度は以下の実積を挙げている:1. グラフ形成規則の学習可能性の究明前年度に示したPAC学習可能なグラフ形成規則のクラスには様々な制約条件がかせられていた.今回,これらの条件をひとつひとつ解析した結果,より広範なグラフ形成規則に対して学習アルゴリズムが有効であることを示すことに成功した.2. グラフ形成規則の再定式化前年度に実施した計算機実験のデータをもとに,グラフ形成規則とタンパク質のグラフモデリングに関して再検討を行い、立体構造予測の計算機実験を行なった.その結果,非常にローカルな範囲では学習したグラフ形成規則がタンパク質構造予測に有効であることが分った.しかしながら,グラフ形成規則を用いた構造予測は,ノイズに非常に弱いことも同時に判明した.3. 知識発見システムの開発タンパク質構造予測などの実際の問題に取り組む過程のなかで,タンパク質などの対象物に関する知識を自動的に獲得する道具が不可欠であると判断し,タンパク質やゲノムのデータベースから知識を発見するシステムを設計しプロトタイプを開発した.これらの成果をFirst International Conference of DiscoveryScienceで口頭発表している.

Purpose this study の は の 2 point で あ る : 1. グ ラ フ の tectonic を account す る performance method と な る グ ラ フ formation rules (Conformation Rule) を demean し そ の グ ラ フ formation rules を learning す る ア ル ゴ リ ズ ム の build す る こ と に よ り, グ ラ フ の bureau intelligence か ら グ ラ フ を recovery す る way を establish す る. 2. 1. で build す る learning ア ル ゴ リ ズ ム を be 働 し, ゲ ノ ム デ ー タ や タ ン パ ク qualitative デ ー タ か ら の knowledge acquisition を refers し た computer be 験 を expand す る. Under this year は の be product を 挙 げ て い る : 1. グ ラ フ formation rules の learning possibilities の investigate annual に are remarkably shown し た PAC learning may な グ ラ フ formation rules の ク ラ ス に は others 々 な restriction conditions が か せ ら れ て い た. Today back, こ れ ら の conditions を ひ と つ ひ と つ parsing し た results, よ り hiroo van な グ ラ フ formation rules に し seaborne て learning ア ル ゴ リ ズ ム が have sharper で あ る こ と を shown す こ と に successful し た. 2. グ ラ フ の before demean annual に formation rules be applied し た computer be 験 の デ ー タ を も と に, グ ラ フ formation rules と タ ン パ ク qualitative の グ ラ フ モ デ リ ン グ に masato し て again beg を 検 の い, three-dimensional structure to test the computer be 験 を line な っ た. そ の results, very に ロ ー カ ル な van 囲 で は learning し た グ ラ フ formation rules が タ ン パ ク quality and structure Made to measure に have sharper で あ る こ と が points っ た. し か し な が ら, グ ラ フ を formation rules with い た structure can be は, ノ イ ズ に very weak に い こ と も simultaneously に.at し た. 3. Knowledge 発 see シ ス テ ム の open 発 タ ン パ ク qualitative structure can be な ど の be interstate の problem に group take り む process の な か で, タ ン パ ク qualitative な ど の like content に seaborne masato す を automatic に る knowledge is acquired す る props が not owe で あ る し と judgment, タ ン パ ク qualitative や ゲ ノ ム の デ ー タ ベ ー ス か ら knowledge を 発 see す る シ ス テ ム を design し プ ロ ト タ イ プ を Published: た. Youdaoplaceholder1 れら. Achievements: を. First International Conference of DiscoveryScienceで. Oral presentation: て る る.

项目成果

O.Maruyama, H.Seki, T.Uchida, T.Shoudai, S.Miyano: "Hypothesis creator for complete genome" Genome Informatics 1997,Universal Academy Press. 304-305 (1997)

O.Maruyama、H.Seki、T.Uchida、T.Shoudai、S.Miyano：“完整基因组的假设创造者”基因组信息学 1997 年，环球学院出版社。

O.Maruyama, H.Seki, T.Uchida, T.Shoudai, S.Miyano: "On the hardness of data mining for binary decision diagram rules" 応用数学合同研究集会報告集. 45-50 (1997)

O.Maruyama、H.Seki、T.Uchida、T.Shoudai、S.Miyano：“关于二元决策图规则的数据挖掘的难度”应用数学联合研究会议报告 45-50 (1997)。

O.Maruyama: "Toward genomic Hypothesis Creator: View Designer for Discovery" Proc.First International Conference on Discovery Science,Lecture Notes in Artificial Intelligence,Springer-Verlag. 1532. 105-116 (1998)

O.Maruyama：“走向基因组假说创造者：发现的视图设计者”Proc.第一届国际发现科学会议，人工智能讲义，施普林格出版社。

O.Maruyama: "Genomic Hypothesis Creator: a Multi-Strategic View Creator for Sequences" Genome Informatics 1998,Universal Academy Press. 334-335 (1998)

O.Maruyama：“基因组假说创建者：序列的多策略视图创建者”基因组信息学 1998 年，环球学院出版社。

T.Akutsu, S.Kuhara, O.Maruyama, S.Miyano: "Identification of Gene Regulatory Networks by Strategic Gene Disruptions and Gene Amplifications" Proceedings of the Ninth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms. 695-702 (1998)

T.Akutsu、S.Kuhara、O.Maruyama、S.Miyano：“通过战略基因破坏和基因扩增识别基因调控网络”第九届年度 ACM-SIAM 离散算法研讨会论文集。