【12/14(木)17時より】CiNiiの常時SSL化(HTTPS接続)について

タスク分析と専門家モデルによる知識獲得方式に関する研究

この論文をさがす

著者

    • 荒木, 大 アラキ, ダイ

書誌事項

タイトル

タスク分析と専門家モデルによる知識獲得方式に関する研究

著者名

荒木, 大

著者別名

アラキ, ダイ

学位授与大学

大阪大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

甲第6095号

学位授与年月日

1997-09-30

注記・抄録

博士論文

14401甲第06095号

博士(工学)

大阪大学

1997-09-30

13407

目次

  1. 目次 / p9 (0007.jp2)
  2. 第1章 序論 / p1 (0009.jp2)
  3. 1.1 はじめに / p1 (0009.jp2)
  4. 1.2 本研究の背景 / p2 (0010.jp2)
  5. 1.3 知識ベースシステム開発技法と知識獲得に関わる従来研究 / p4 (0011.jp2)
  6. 1.4 本研究の方針 / p6 (0012.jp2)
  7. 1.5 本論文の構成 / p8 (0013.jp2)
  8. 第2章 タスク分析と専門家モデルに基づく知識獲得支援方式 / p11 (0014.jp2)
  9. 2.1 緒言 / p11 (0014.jp2)
  10. 2.2 知識獲得支援環境の設計手順 / p11 (0014.jp2)
  11. 2.3 タスク分析と専門家モデルの構築 / p13 (0015.jp2)
  12. 2.4 知識獲得支援環境ARES / p15 (0016.jp2)
  13. 2.5 知識カセットの機能分類 / p17 (0017.jp2)
  14. 2.6 結言 / p20 (0019.jp2)
  15. 第3章 分類型診断問題における知識獲得 / p21 (0019.jp2)
  16. 3.1 緒言 / p21 (0019.jp2)
  17. 3.2 診断タスクにおける知識獲得支援環境 / p21 (0019.jp2)
  18. 3.3 タスク分析と専門家モデル / p24 (0021.jp2)
  19. 3.4 分類型診断向け問題解決機構 / p28 (0023.jp2)
  20. 3.5 対話型知識獲得支援ツール / p32 (0025.jp2)
  21. 3.6 ブラウン管不良診断システムへの適用 / p38 (0028.jp2)
  22. 3.7 結言 / p38 (0028.jp2)
  23. 第4章 分類診断問題における知識カセット機構 / p41 (0029.jp2)
  24. 4.1 緒言 / p41 (0029.jp2)
  25. 4.2 知識カセットによる知識獲得支援ツールのカスタマイズ / p41 (0029.jp2)
  26. 4.3 診断テストの表現形式に対する考察 / p43 (0030.jp2)
  27. 4.4 診断テスト部品化機能 / p45 (0031.jp2)
  28. 4.5 結言 / p51 (0034.jp2)
  29. 第5章 ネットワーク照合問題における知識獲得 / p53 (0035.jp2)
  30. 5.1 緒言 / p53 (0035.jp2)
  31. 5.2 ネットワーク照合問題の専門家モデル / p54 (0036.jp2)
  32. 5.3 ARES/NETの機能構成 / p56 (0037.jp2)
  33. 5.4 パターン照合知識の表現形式 / p57 (0037.jp2)
  34. 5.5 プリント基板回路設計検証システムへの適用 / p61 (0039.jp2)
  35. 5.6 結言 / p65 (0041.jp2)
  36. 第6章 スケジューリング問題における知識獲得 / p67 (0042.jp2)
  37. 6.1 緒言 / p67 (0042.jp2)
  38. 6.2 スケジューリング問題における知識獲得支援方式の従来研究 / p67 (0042.jp2)
  39. 6.3 ARES/SCHの機能構成 / p69 (0043.jp2)
  40. 6.4 スケジューリング問題の専門家モデル / p71 (0044.jp2)
  41. 6.5 大型変圧器コイル巻きスケジューリングシステムにおける適用 / p74 (0046.jp2)
  42. 6.6 結言 / p81 (0049.jp2)
  43. 第7章 数値データによる決定木の帰納学習方式 / p83 (0050.jp2)
  44. 7.1 緒言 / p83 (0050.jp2)
  45. 7.2 決定木学習アルゴリズム:INDECTS / p83 (0050.jp2)
  46. 7.3 INDECTSの性能評価 / p90 (0054.jp2)
  47. 7.4 考察および関連研究との比較 / p95 (0056.jp2)
  48. 7.5 結言 / p96 (0057.jp2)
  49. 第8章 ファジイ決定木の帰納学習方式 / p97 (0057.jp2)
  50. 8.1 緒言 / p97 (0057.jp2)
  51. 8.2 境界値近辺の分離性能に関する実験と検討 / p97 (0057.jp2)
  52. 8.3 ファジイ決定木とその帰納的学習:FIND / p99 (0058.jp2)
  53. 8.4 FINDの性能評価 / p102 (0060.jp2)
  54. 8.5 結言 / p108 (0063.jp2)
  55. 第9章 マンマシン協調モデルに基づく運転整理エキスパートシステム / p109 (0063.jp2)
  56. 9.1 緒言 / p109 (0063.jp2)
  57. 9.2 運転整理業務の分析とシステム化への要求定義 / p110 (0064.jp2)
  58. 9.3 マンマシン協調型運転整理モデル / p113 (0065.jp2)
  59. 9.4 運転整理システムの実現例 / p118 (0068.jp2)
  60. 9.5 検討 / p120 (0069.jp2)
  61. 9.6 帰納学習手法による戦略知識の獲得 / p122 (0070.jp2)
  62. 9.7 結言 / p130 (0074.jp2)
  63. 第10章 結論 / p131 (0074.jp2)
  64. 謝辞 / p135 (0076.jp2)
  65. 参考文献 / p137 (0077.jp2)
4アクセス

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000153399
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000001087453
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000317713
  • データ提供元
    • 機関リポジトリ
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
ページトップへ