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並列学習アルゴリズムによる大量ゲノムデー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

基本信息

批准号：
04261209
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：
1992
资助国家：
日本
起止时间：
1992 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

1.決定木とインデックス化の機械学習による知識獲得機械学習によって,構造のわからない1次元の文次列データから知識を獲得する手法として,本年度は,初年度に着手した正規パターン上の決定木の学習についての理論的結果に基づき,機械学習システムの基本設計とその中核部分の実働化を行った。そして高度の学習を狙い,その学習可能性,探索に要する計算量などを解析した。そして,これらの理論的研究に基づき,その学習可能性,探索に要する計算量などを解析した。そして,これらの理論的研究に基づき,文字列データからの知識獲得システムBONSAIの開発を行い,ワークステーション上に実働化することに成功した。BONSA夫は,文字列データからの知識獲得システムである。このシステムは正の例と負の例の集合が与えられると,それらを分類する仮説として,アルファベットのインデックス化と正規パターン上の決定木を発見する。アルファベットのインデックス化とは,入力データに使われている文字を,あらかじめ設定された,より少ない個数の文字へ変換する対応づけである。例えば,アミノ酸配列のデータを入力とした場合,20種類のアミノ酸の記号を数種類に分類することに相当し,このようなアミノ酸の分類は分子生物学の世界で普通に行われていることである。正当パターン上の決定木とは,各ノードに正規パターンと呼ばれる判定規則を用いた決定木である。正規パターンとは,「モチーフ」を一般化した概念である。BONSAIから出力された決定木のノードに現れる正規パターンから,重要なモチーフが抽出されることになる。また同時に,タンパク質の分類にBONSAIを利用した場合,BONSAIが発見してくるインデックス化から,アミノ酸のどのような分類が有効であるのかを知ることができる。2.実験結果BONSAIは膜貫通領域予測問題に対して極めて精度の良い仮説を発見した。それとともに,インデックス化の探索の方法として用いた局所探索法によって,親水度にほとんど対応したインデックス化をBONSAIが発見したことは,この方式の有効性を十分に証明している。またシグナル配列の問題に対しても極めて良いインデックス化と決定木を発見している。

1. We decided to make a decision on the acquisition of mechanical knowledge in the study of machinery and mechanics, and to create a series of articles in the first year of this year to determine the results of the theory of the theory of mechanical learning in this year. The basic design of mechanical engineering, the nuclear part of the design, the operation of the nuclear part. Learn from a high degree of knowledge, learn the possibility, and explore the possibility of calculating the quantity and analyzing it. This is the basis for the study of theory, the possibility of learning, and the need to calculate the quantity and analyze it. This is the basis of the study of theoretical theory. The text column is full of information and knowledge. If you want to BONSAI, you will start a business, and you will be successful. BONSA husband, the text column is full of knowledge and knowledge. This is the correct example of the collection of examples and information, the classification of examples, the classification of information, and the regulation of regulations. the decision is made on the computer. In order to change the number of words, the number of text, the number of text. For example, in the case of molecular biology, there are significant differences in the number of acid records in 20 categories, molecular biology and molecular biology in the world. Just as the decision tree is on the computer, the decision rules are used to determine the decision tree. The concept of a general concept is not limited to that of a normal person. BONSAI is responsible for determining that the rules are in order, and that it is important to pull out. At the same time, we need to classify the BONSAI to make use of the information, the BONSAI will see that the information will be changed, and the information will be changed. two。 The results show that the BONSAI film is widely used to improve the accuracy and accuracy of the problem. In this paper, we use the method explored by the bureau, the water level, the temperature, the BONSAI, the temperature, the temperature and the temperature. We need to know how to make a decision on how to make a decision on how to make a decision.