並列学習アルゴリズムによる大量ゲノムデ-タからの知識獲得の研究

利用并行学习算法从大量基因组数据中获取知识的研究

• 批准号: 03266211
• 负责人: 宮野 悟
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1991
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1991 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-03266211/
• 关键词: 機械学習; 機械発見; 学習アルゴリズム; 多項式時間学習; 決定木; 蛋白質分類問題; 膜貫通領域

本研究ではゲノムデ-タおよびタンパク質デ-タに潜在する規則や法則を学習アルゴリズムにより知識として獲得する方式を構築することを目的とし,以下の点について研究を行い成果を得た。1.ゲノムデ-タからの知識獲得をそれを規定する文法を推論する言語学習の枠組みとしてとらえ,論理プログラムの一種であるEFS(Elementary Formal System)の学習方式を構築した。確率的近似学習のもとで多項式時間学習可能なEFSの部分クラスを同定し,その多項式時間学習アルゴリズムを見つけた。これにいくつかの理論的にも合理的な制約を付け,近似アルゴリズム等を導入して,現実的に使用可能なシステムを試作し,PIRデ-タベ-スを用い膜貫通領域を同定する実験を行い,満足のいく結果を得た。またこの学習アルゴリズムは原理的には並列化可能であることも示した。これらの理論的・実験的考察からこの知識獲得方式の有用性が確かめられたが,多くの解決すべき問題を内在しており今後の研究に期待される。2.類推機構の計算量と並列化に関する研究を行った。その結果,有川・原口の類推機構の中にNP困難な状況が現れることを明らかにした。3.記号列として与えられたゲノムおよびタンパク質デ-タからの知識獲得を考察し正則パタ-ン上の決定木という概念を創った。そしてこの正則パタ-ン上の決定木による分類とその学習方式を構築した。この学習方式に基づいた実験用のシステムを試作し,1と同じ材料を用いて実験を行った。その結果,この機械学習システムは膜貫通領域の同定問題において膜貫通領域以外の部分からモチ-フを取り出し,それにより膜貫通領域とそれ以外の部分を精度90%以上で説明するという仮説を発見したりした。こうした観察からこの方式はこの研究を進める上で極めて有効な方式になるものと強く確信する。ただ理論的な研究はまだ不十分であり,並列化等についての考察は今後の課題として残されている。

This study aims to establish the rules and principles of knowledge acquisition, and the results of this study are as follows 1. To construct a learning mode of EFS(Elementary Formal System) by defining the acquisition of knowledge of speech, grammar, inference, language learning, organization, logic, etc. Approximate learning with accuracy is possible in polynomial time learning. In this paper, we introduce the reasonable constraints of the theory, approximate model, etc., and try to use the possible model,PIR model, and use the membrane penetration field to determine the implementation, and obtain the results. This is the first time I've ever seen you. The usefulness of this knowledge acquisition method is confirmed by the investigation of this theory, and the inherent problems of multi-solution are expected to be studied in the future. 2. A study on the relationship between computational quantity and parallelism of analogical mechanism. As a result, Arikawa, Haraguchi and other similar institutions in the NP difficult situation is now clear. 3. The concept of knowledge acquisition is to be examined regularly and to be determined by the number of symbols. The regular pattern of learning is determined by the classification of learning patterns. This study is based on the study of the use of the system to try, 1 and the use of the same material to implement As a result, the mechanical learning system has a precision of more than 90% for the determination of the membrane penetration area and the part outside the membrane penetration area. The research on the method of investigation and investigation is very important. The study of the theory is not very good, parallel, etc. The investigation is the future topic.

项目成果

Setsuo Arikawa: "A machine discovery from amino acid sequences by decision trees over reqular patterns" RIFISーTRーCSー44,Rearch Instititue of fundamental Information Science,Kyushu University. 1-13 (1991)

Setsuo Arikawa：“通过规则模式上的决策树从氨基酸序列中发现机器”RIFIS-TR-CS-44，九州大学基础信息科学研究所1-13（1991）。

Satoru Miyano: "Which classes of elementary formal systems are polynomialーtime learnable?" Proc. 2nd Algorithmic Theory. 139-150 (1991)

Satoru Miyano：“哪些基本形式系统是多项式时间可学习的？”Proc. 139-150 (1991)

Shinji Furuya: "Analogy is NPーhard" Proc. 2nd Algorithnic Learming theory. 207-212 (1991)

Shinji Furuya：“类比是 NP 难的”Proc. 2nd 算法学习理论。

Setsuo Arikawa: "A learning algorithm for elementrry formal systems and its experiments on identification of transmembrane domains" Proc. 25th Hawaii International Conference on System Sciences I. 675-684 (1992)

Setsuo Arikawa：“基本形式系统的学习算法及其跨膜域识别的实验”Proc。