お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2009-01-19 15:45
事前知識を活用した段階的なベイジアンネットの構造学習法
福井広高名工大)・北越大輔東京高専NC2008-91
抄録 (和) ベイジアンネットは確率的依存関係を表現したグラフィカルモデルであり,データマイニング等に使用されている.本稿では,データおよびその背景にある事前知識から,ベイジアンネットの構造を段階的に学習する手法を提案する.本手法では,事前知識を用いることで探索空間の抑制を実現する.加えて,従来の構造学習アプローチへ適用するためには質および量の面で不十分な事前知識をもとに,適切なネットワーク構造を学習可能とする.計算機実験により,本手法を適用して構築したネットワークの妥当性を検討する. 
(英) Bayesian networks are graphical models representing stochastic dependencies among random variables and are applied to a variety of research fields such as data mining. This article proposes a stepwise method learning the structure of Bayesian network based on data and prior knowledge behind the data. Applying our method contributes to the suppression of the search space for the structure learning due to the use of prior knowledge. Besides, a suitable network structure can be acquired by employing prior knowledge which is insufficient to be applied to existing structure learning methods. Computer simulations employing both of artificial and real data are carried out to discuss the validity of our method.
キーワード (和) ベイジアンネット / 事前知識 / K2アルゴリズム / TPDAアルゴリズム / / / /  
(英) Bayesian network / Prior knowledge / K2 algorithm / TPDA algorithm / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 108, no. 383, NC2008-91, pp. 55-60, 2009年1月.
資料番号 NC2008-91 
発行日 2009-01-12 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2008-91

研究会情報
研究会 NC  
開催期間 2009-01-19 - 2009-01-20 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) 神経ダイナミクス,一般 
テーマ(英) Neural Dynamics, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2009-01-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 事前知識を活用した段階的なベイジアンネットの構造学習法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Prior Knowledge-Based Stepwise Structure Learning of Bayesian Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ベイジアンネット / Bayesian network  
キーワード(2)(和/英) 事前知識 / Prior knowledge  
キーワード(3)(和/英) K2アルゴリズム / K2 algorithm  
キーワード(4)(和/英) TPDAアルゴリズム / TPDA algorithm  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 福井 広高 / Hirotaka Fukui / フクイ ヒロタカ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 北越 大輔 / Daisuke Kitakoshi / キタコシ ダイスケ
第2著者 所属(和/英) 東京工業高等専門学校 (略称: 東京高専)
Tokyo National College of Technology (略称: Tokyo National College of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2009-01-19 15:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2008-91 
巻番号(vol) vol.108 
号番号(no) no.383 
ページ範囲 pp.55-60 
ページ数
発行日 2009-01-12 (NC) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会