ヒトの認知・評価構造の定量化モデリングと確率推論  [in Japanese] Quantitative Modeling for Personal Construct and Probabilistic Reasoning  [in Japanese]

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Author(s)

    • 本村 陽一 MOTOMURA Yoichi
    • 産業技術総合研究所 デジタルヒューマン研究センター Digital Human Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
    • 金出 武雄 KANADE Takeo
    • 産業技術総合研究所 デジタルヒューマン研究センター Digital Human Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

Abstract

我々は人間の認知・心理的な機能を数理的にモデル化し、計算機上で実行可能にすることを目指したプロジェクトを開始している。その中で対象となるモノや情報に関するヒトの認知・評価構造を定量的にモデル化することは、本質的に重要な課題であり、また情報工学的な観点からも非常に幅広い応用を持つ重要な課題である。本研究では評価グリッド法により抽出したスケルトン構造を基にしてベイジアンネットの統計的学習により定量的なモデルを構築し、確率推論アルゴリズムを適用する方法とその応用について述べる。

We start the research project that realizes computational models of human's cognitive and psychological functions. In this project, quantitative modeling for personal construct is essentially important and also it has many important applications from information technological point of view. In this research, we propose the method that constructs skeleton by evaluation grid method, applies statistical learning of Bayesian networks to obtain quantitative models, and then executes probabilistic reasoning algorithms. We also discuss about practical applications using this framework.

Journal

  • IEICE technical report. Neurocomputing

    IEICE technical report. Neurocomputing 104(585), 25-30, 2005-01-17

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  13

Cited by:  1

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003234105
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10091178
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7252821
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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