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

• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J10014/
• 关键词: 進化的機械学習; データマイニング; 進化計算; 知識獲得技術; 機械学習; 学習分分類子システム; 強化学習

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．

Next generation デ ー タ マ イ ニ ン グ gimmick と し て の Learning classification son シ ス テ ム (Learning Classifier System: LCS) の base plate technology establish に to け て, this year は be problem に し seaborne て useful な LCS design を の may に す る "learning 戦 slightly に base づ く LCS の design theory" を import し た. そ し て, with design に づ い て, mining 択 year mesh な ら び に two years mesh で 発 し た individualized に よ る learning classification シ ス テ ム (XCS with the Adaptive Action Mapping: XCSAM) を company, zhang し, medium armor support problem may な に apply LCS を open 発 し た. Import し た は design theory, 1) the LCS eset に お い study 戦 て の violations い が LCS の learning performance に え る influence に つ い て Ming ら か に す る と と も に, 2) be problem で scenarios さ れ る nature の problems (long into force や ク ラ ス の partial り) に 応 じ て appropriate study 戦 な を design す れ ば LCS の study performance が up す る こ と を mention sing す る も の で あ る. ま た, medium armor support problem と し て interface protection facilities into the resident の night wandering の 検 を to settle し た life focus issues に を when て action, with the design theory of に base づ き LCS を open 発 し た. Import た たLCS た, 従 to the <s:1> LCSよ <s:1> <s:1> the maximum recognition accuracy of で is で 8%, が upward する する とを to show た た. Youdaoplaceholder0, design theory に related to て て, international society 1 (IEEE Congress on Evolutionary Computation 2015) にて oral presentation, domestic society 1 (SICE システム · intelligence department academic lecture 2015) にてポスタ にてポスタ presentation をそれぞれ The research results を are published in て て る る. Youdaoplaceholder0, previous year 's <s:1> research achievement である optimal solution <e:1> identification theory に また て て て て, domestic society 1 (9th Evolutionary computing Research conference) にて oral presentation を った.

项目成果

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

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
• 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

• 发表时间: 2015
• 作者: 中田雅也;Pier Luca Lanzi;田島友祐;高玉圭樹;中田雅也;中田雅也
• 通讯作者: 中田雅也

Messy Coding in the XCS Classifier System for Sequence Labeling

• DOI: 10.1007/978-3-319-10762-2_19
• 发表时间: 2014-09
• 作者: Masaya Nakata;T. Kovacs;K. Takadama

Selection Strategy for XCS with Adaptive Action Mapping

具有自适应动作映射的 XCS 选择策略

• 作者: Nakata;M.;Lanzi;P. L.;and Takadama;K.
• 通讯作者: K.