進化計算法におけるミクロ-マクロ型個体間相互作用に基づく創発現象の解析

进化计算中基于微观-宏观类型相互作用的突现现象分析

• 批准号: 14780271
• 负责人: 松井 和宏
• 金额: $ 2.24万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14780271/
• 关键词: 進化計算法; 創発; VQCCE; パターン分類; ブースティング; 学習分類子システム

本研究は、進化計算法におけるモデルの構成要素間のミクロレベルでの相互作用から生じる系全体でのマクロレベルの秩序形成という創発現象を解析し、有効な知見を得ることを目的としている。本年度は、前年度までに得られた理論的基礎を発展させるとともに、実験面においても各種のシミュレーション実験による検証を行った。主たる成果を以下に列挙する。1.遺伝的ブースティングに関する検証実験と考察本研究にて提案した遺伝的ブースティング法について、手書き数字の認識問題や電子メールの識別問題などの応用問題に適用して性能検証実験を行なった。実験に際しては、提案法と類似性を持つ決定木アルゴリズムとの比較考察を行なった。これにより、両者の性能差が判別面形成法に起因することを確認した。これらの実験により、提案法の有効性が確認されたため、国際会議(IEEE SMC2004)にて発表するとともに、日本大学工学部紀要にて発表した。2.学習分類子システムにおける創発現象の解析と実験による検証学習分類子システム(LCS)における構成要素である分類子問のミクロレベルでの相互作用が系の学習に与える影響について解析した。特に出現頻度の少ないサンプルに対応するための分類子同士の相互作用が発生する条件について検討した。また、従来型のLCSに比べて表現力の高い楕円体表現モデルを考案した。提案モデルを従来型のLCSと比較するために実験を行なった。その結果、提案モデルは効率的なルール集合を形成できることが分かった。これらの成果は2005年電子情報通信学会総合大会にて発表予定であるとともに、専門誌に論文として発表すべく投稿準備中である。

は, evolutionary computation method, this study に お け る モ デ ル の elements between の ミ ク ロ レ ベ ル で の interaction か ら raw じ る department all で の マ ク ロ レ ベ ル の order form と い う を analytic し 発 phenomenon, have sharper な knowledge を must る こ と を purpose と し て い る. は, before this year's annual ま で に have ら れ た theory を 発 exhibition さ せ る と と も に, be 験 surface に お い て も various の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン be 験 に よ る 検 line card を っ た. The main たる result を is listed in the following に column 挙する. 1. But 伝 ブ ー ス テ ィ ン グ に masato す る 検 card be 験 と investigation this research に て proposal し た but 伝 ブ ー ス テ ィ ン グ method に つ い て, calligraphy き digital の recognition problem や electronic メ ー ル の identify problems な ど の 応 に apply with the question し て performance 検 card be 験 を line な っ た. The experiment shows a comparative study of に international て て て, と of proposal methods, を holding <s:1> decisions, ア ゴリズムと ゴリズムと, and を. The <s:1> performance difference が discriminant surface formation method に cause する た とを とを confirm た た. こ れ ら の be 験 に よ り, proposal の have sharper sex が confirm さ れ た た め (IEEE SMC2004), international conference に て 発 table す る と と も に company, Japan university minutes に て 発 table し た. 2. Learning classification son シ ス テ ム に お け る gen 発 phenomenon の parsing と be 験 に よ る 検 card classification learning child シ ス テ ム (LCS) に お け る elements で あ る classification son asked の ミ ク ロ レ ベ ル で の が interaction is の learning に and え る influence に つ い て parsing し た. Less frequency, に の な い サ ン プ ル に 応 seaborne す る た め の classification son interaction on James の が 発 raw す る conditions に つ い て beg し 検 た. The また and 従 types of <s:1> LCSに have higher expressiveness <e:1> than the べて type. The performance of the <s:1> oval type is モデ and を. The examination case is た. Proposal モデ モデ を従 を従 to come from <s:1> LCSと to compare するために practice を なった. The そ そ results and the な, な, <s:1>, and を of the モデ, モデ, and とが efficiencies of the proposals を を form the で, る, る, とが, and モデ った scores. こ れ ら の results は electronic intelligence communication learn to 総 in convention 2005 に て 発 table to set で あ る と と も に, chi に 専 door thesis と し て 発 table す べ く contribute to prepare the で あ る.

项目成果

松井和宏, 佐藤晴夫: "ブースティングにおける遺伝的特徴選択の適用とその効果"平成15年度情報処理学会東北支部研究会講演論文集. A-1-A-4 (2003)

Kazuhiro Matsui、Haruo Sato：“遗传特征选择在增强中的应用及其效果”2003 年日本信息处理学会东北分会研究组论文集 A-1-A-4 (2003)。

遺伝的特徴選択を用いたブースティング

使用遗传特征选择进行增强

• 发表时间: 2004
• 期刊: 日本大学工学部紀要 46
• 作者: 松井和宏;佐藤晴夫
• 通讯作者: 佐藤晴夫

K.Matsui, H.Sato: "Evolutionary Boosgint for Improving Accuracy of Classifier Ensembles"Proc.Third IASTED Conf.on Artificial Intelligence and Applications. 128-133 (2003)

K.Matsui、H.Sato：“提高分类器集成准确性的进化 Boosgint”Proc.Third IASTED Conf.on 人工智能和应用。