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協調的なファジィクラスタリングと説明可能AIに関する研究

协同模糊聚类和可解释人工智能研究

基本信息

批准号：
22K12198
负责人：
本多克宏
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Osaka Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では，多モード・多ソースのデータ分析に基づくデータ構造表現の開発と，説明性の高いAIへの組み込みに主眼を置き，協調的ファジィシステムにおけるプライバシー保護演算の導入やファジィIf-Thenルールベースの可用性の向上を目的としている．初年度は主に理論的側面からの展開として，以下の成果を上げた．(1) ニューロ学習モデルにファジィIf-Thenルールを組み込んで説明性能を向上させたANFISモデルの高度化として，前件部メンバシップの算出におけるノイズや欠測値の処理モデルを開発した．改良型のファジィクラスタリングに基づくメンバシップ関数の推定の有効性を確認した．これらの成果について，2件の国際会議発表と2件の国内学会発表を行った．(2) マルチビュー・マルチソースデータ解析における安心・安全なデータ活用を目標に，ファジィ局所的データ解析における連合学習モデルを開発し，可用性の改善されたメンバシップ関数の推定が可能となることを示した．これらの成果について，1件の国内学会発表を行った．(3) (1)や(2)で開発した理論モデルを実データへ適用する際のモデル改良を視野に入れて，局所的データ解析への組み込みを通した協調フィルタリング推薦システムの精度向上手法や要素ごと外れ値の処理機構を導入した楕円体状クラスタリングによるANFISの前件部メンバシップ関数の推定法を考案し，2023年度に開催されるIEEE国際会議における2件の発表の採択に至った．

This study aims to develop the performance of multi-mode multi-mode data analysis system based on multi-mode multi-mode In the early years, the main theory of the bottom of the development of the following results. (1)If-Then-If-Then-If-Then- The effectiveness of the estimation of the number of base stations in the improved model was confirmed. 2 international conference presentations and 2 domestic society presentations. (2)For the purpose of data analysis, security and safety, the development of joint learning and improvement of usability is demonstrated. The results of this research are listed in the table of the National Academy of Sciences. (3)(1)(2)(3)(4)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17)(18)(19)(19)(19)(19)(10)(19)(10)(19)(10)(19)(10)(10)(11)(19)(10)(10)(10)(10)(11)(10)(11)(10)(10)(11)(10)(11)(10)(11)(10)(11)(10)(10)(11)(10)(11)(10)(10)(11)(10)(10)(11)(10)(10)(10)(10) The 2023 IEEE International Conference was held in Beijing.