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雑音を含む大規模データからの知見獲得に向けた個別化に基づく学習分類子システム

一种基于个性化的从含有噪声的大规模数据中获取知识的学习分类器系统

基本信息

批准号：
13J10014
负责人：
中田雅也
金额：
$ 1.73万
依托单位：
The University of Electro-Communications
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013-04-01 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

次世代データマイニング手法としての学習分類子システム(Learning Classifier System: LCS)の基盤技術確立に向けて，本年度は，実問題に対して有用なLCSの設計を可能にする「学習戦略に基づくLCSの設計論」を導入した．そして，同設計論に基づいて，採択一年目ならびに二年目で開発した個別化による学習分類システム(XCS with Adaptive Action Mapping: XCSAM)を拡張し，介護支援問題に適用可能なLCSを開発した．導入した設計論は，1）LCS分野において学習戦略の違いがLCSの学習性能に与える影響について明らかにするとともに，2）実問題で想定される問題の性質（入力長やクラスの偏り）に応じて適切な学習戦略を設計すればLCSの学習性能が向上することを提唱するものである．また，介護支援問題として介護施設入居者の深夜徘徊の検出を想定した生活行動認識問題に焦点を当て，同設計論に基づきLCSを開発した．導入したLCSは，従来のLCSよりも最大で８％認識精度が向上することを示した．また，設計論に関して，国際学会１件（IEEE Congress on Evolutionary Computation 2015）にて口頭発表，国内学会１件（SICE システム・情報部門学術講演会2015）にてポスター発表をそれぞれ行い，研究成果を発表している．また，前年度の研究成果である最適解の識別理論について，国内学会１件（第９回進化計算研究会）にて口頭発表を行った．

The next generation of LCS (Learning Classifier System: LCS) has been introduced into the "Design Theory of Learning Classifier System: LCS" for the purpose of establishing the technology of LCS. In addition, based on the same design theory, the development of individual learning classes (XCS with Adaptive Action Mapping: XCSAM) for one-year and two-year projects has been expanded, and the development of LCS for mediation-support problems has been possible. The introduction of design theory is as follows: 1) LCS classification, learning strategy, learning performance of LCS, 2) problem identification, nature of problem (input length, bias), appropriate learning strategy design, learning performance of LCS, etc. The problem of media support and the development of basic LCS in the field of media design are discussed in detail. The maximum recognition accuracy of 8% is shown in the following table. In addition, the design theory is related to the development of research achievements, including 1 oral presentation by the International Society (IEEE Congress on Evolutionary Computation 2015) and 1 oral presentation by the National Society (SICE Conference on Information Technology and Information Technology 2015). The results of the previous year's research were presented in the identification theory of optimal solutions, and one piece was learned in China (the 9th Evolutionary Computation Research Institute).

项目成果

期刊论文数量（15）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

XCS-SL: a rule-based genetic learning system for sequence labeling

DOI：
10.1007/s12065-015-0127-9
发表时间：
2015-03
期刊：
Evolutionary Intelligence
影响因子：
2.6
作者：
Masaya Nakata;T. Kovacs;K. Takadama
通讯作者：
Masaya Nakata;T. Kovacs;K. Takadama

A modified XCS classifier system for sequence labeling

DOI：
10.1145/2576768.2598352
发表时间：
2014-07
期刊：
Proceedings of the 2014 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
影响因子：
0
作者：
Masaya Nakata;T. Kovacs;K. Takadama
通讯作者：
Masaya Nakata;T. Kovacs;K. Takadama

学習分類子システムにおけるWilsonの一般化仮設への挑戦

学习分类器系统中对威尔逊泛化假设的挑战