プラグマティックルールベースによるカテゴリ推定時間の短縮の試行

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-1-1

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Attempt to Decrease Computational Times in Guessing Categories by Pragmatic Rule-Bases

著者名: 稲元 勉（愛媛大学）,樋上 喜信（愛媛大学）

著者名(英語): Tsutomu Inamoto (Ehime University),Yoshinobu Higami (Ehime University)

キーワード: 人工神経回路網|ルールベース|k-近傍法k-近傍法|artificial neural network|rule-base|k-nearest neighbor algorithm

要約(日本語): 本稿では，著者らが開発しているルール形式に基づくプラグマティックルールベース (PRB) を用いたカテゴリ推定時間の短縮を目的とし，k-近傍法を用いない技法の計算時間を報告する．
PRB は一種の事例ベースといえ，典型的なk-近傍法により PRB からカテゴリを推定できる．くわえて，PRB を構成するルールは離散ベクトルでありことから，k-近傍法を用いずにカテゴリを推定することも可能である．
ただし，k-近傍法を用いない場合，カテゴリ推定に要する計算時間は PRB のサイズに比例し長大となる．
そこで本稿では，テストデータ点の一部の要素に基づいて比較すべきルールを削減する技法を提案し，その技法によりカテゴリ推定時間をどの程度削減可能であるかを調査した結果を報告する．