多峰性最適化手法を用いた適応的共生モデルの構築とその工学的応用に関する研究

多模态优化方法构建自适应共生模型及其工程应用研究

• 批准号: 18700139
• 负责人: 安藤 晋
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 2007
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18700139/
• 关键词: 進化的計算; 多峰性最適化; 共進化; アンサンブル学習; クラスタリング; 外れ値検出; 例外検出

情報理論的クラスタリングの理論的整備を進め,外れ値検出・一クラス分類,一クラスクラスタリング・バブルクラスタリング等の従来手法とマイノリティクラスタリングの理論的統合を実現した.多クラスの教師無し分類問題(文書・画像)に適用し,従来手法を大きく上回る高い適合率と再現率を実現した.この成果を人工知能学会論文誌(Vol22, pp.311-321)および国際会議(ICDMO7:7th International Conference on Data Mining, regular paper, pp.13-22)で発表した.さらに,共クラスタリング・クロスドメイン学習での利用のための拡張を行い,一部の成果を3月に人工知能学会論文誌に投稿したマイノリティクラスタリングに関する新たな知見を基に共進化・ニッチ探索の拡張を行った.共進化における多層ニューラルネットワークの隠れ層における写像の挙動とブースティングへの影響について分析を行い,分類性能の向上を実現した.成果の一部をGECCO'07 (9th annual conference on Genetic and Evolutionary Computation)にて発表した.

Information theory, the development of the theory, external value detection, a classification, etc. The teacher has no classification problem (document and portrait), and the application rate and reproduction rate are realized. The results of this work were presented in the Proceedings of the Society for Artificial Intelligence (Vol. 22, pp. 311 -321) and at the International Conference on Data Mining (ICDMO7:7th International Conference on Data Mining, regular paper, pp. 13 -22). In March 2011, a total of 1,000 people were recruited to study the use of knowledge, and a part of the results were submitted to the Journal of the Artificial Intelligence Society. Co-evolution of multi-layer data sets, multi-layer data sets, multi-layer data sets, Part of the work was presented at GECCO'07 (9th annual conference on Genetic and Evolutionary Computation).

项目成果

Heuristic Speciation for Evolving Neural Network Ensembles

进化神经网络集成的启发式物种形成

• 发表时间: 2007
• 期刊: Proceedings of 2007 Genetic and Evolutionary Computation COnference (GECCO 2007)
• 作者: 安藤晋;佐久間淳;鈴木英之進;小林重信;Shin Ando
• 通讯作者: Shin Ando

Distributed Mutli-objective GA for Generating Comprehensive Pareto Front in Deceptive Mutli-Objective Problems

用于在欺骗性多目标问题中生成综合帕累托前沿的分布式多目标遗传算法

• 发表时间: 2006
• 期刊: Proc. 2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC)
• 作者: Shin Ando;Einoshin Suzuki
• 通讯作者: Einoshin Suzuki

Heuristic Speciation for Evolving Neural Network Ensemble

进化神经网络集成的启发式物种形成

• 发表时间: 2007
• 作者: Shin Ando;Einoshin Suzuki;Shin Ando;Shin Ando
• 通讯作者: Shin Ando

An Information Theoretic Approach to Detection of Minority Subsets in Database

• DOI: 10.1109/icdm.2006.19
• 发表时间: 2006-12
• 期刊: Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)
• 作者: S. Ando;Einoshin Suzuki

情報理論的枠組に基づくマイノリティ集合の検出

基于信息论框架的少数集检测

• 发表时间: 2007
• 期刊: 人工知能学会論文誌 22
• 作者: K.Harada;J.Sakuma;S.Kobayashi;K.Ikeda;I.Ono;安藤晋
• 通讯作者: 安藤晋