手書き文字認識に基づく画像提示システム 手書き文字認識に基づく画像

シーズ番号
シーズ番号K04
K03
ニューラルネットワークを使用する寄与因子同定
ニューラルネットワークを使用する寄与因子同定
情報科学部・情報科学科・教授・鬼頭　繁治
kito＠aitech.ac.jp
キーワード ニューラルネットワーク、ネットワークパターン、寄与因子、支配因子
概要
ニューラルネットワークは、入力／出力関係を学習することから実装システムに汎用性
があり、さらに処理のための知識を要しないといったことなどとも相俟って、情報処理
技術として注目されている。本手法は、このニューラルネットワークを、関数近似シス
テムという観点に立ち、応用したも
のである。すなわち、実測・実験デ
ータやアンケート集計結果などをニ
ューラルネットワークに学習させ、
その結果を解析することにより簡単
に寄与因子を抽出・同定することが
可能になる。つまり、統計的手法で
ある実験計画法と同様な解析を行う
ものである。これまでに、プロトタ
イプのシステムを実装し疑似実験デ
ータに適用したところ、完全に寄与
因子が同定できた。さらに触媒反応
データを使用して触媒性能を決定する触媒物性の同定を試みた結果、実験的に確認され
ている寄与因子が抽出できることを確認している。
セールスポイント
１．基本的に特別の実験やアンケート等を必要とせず既存データのみで解析可能である。
２.実験計画法は入力因子の値域に平均的な情報のみを与えるのに対し、本法は平均的
情報だけでなく局所的な情報も与える。
３．実験計画法は目的変数が1個の場合のみを扱うが、本法は複数の目的変数に寄与する
因子の同定も可能である。
用途および展望
１．実測データが得られる限りにおいて、適用分野に制限がない。
２．コンピュータ処理であることから、実験システムとのオンライン化が容易であり、
例えば試験装置や製造ラインに組み込むことも可能である。
- 96 -