ラフ集合論に基づくルール自動生成システムの開発に関する研究

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著者

    • 津本, 周作 ツモト, シュウサク

書誌事項

タイトル

ラフ集合論に基づくルール自動生成システムの開発に関する研究

著者名

津本, 周作

著者別名

ツモト, シュウサク

学位授与大学

東京工業大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

乙第3034号

学位授与年月日

1997-03-31

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 論文目録 / (0001.jp2)
  2. 目次 / p1 (0004.jp2)
  3. 第1章 序論 / p1 (0007.jp2)
  4. 1.1 人工知能と知識発見 / p1 (0007.jp2)
  5. 1.2 データ解析と知識発見 / p2 (0008.jp2)
  6. 1.3 Munchausen's Statistical Grid / p4 (0010.jp2)
  7. 1.4 本論文の構成 / p5 (0011.jp2)
  8. 第2章 医療エキスパートシステム / p7 (0013.jp2)
  9. 2.1 専門医の診断論理 / p7 (0013.jp2)
  10. 2.2 RHINOS / p8 (0014.jp2)
  11. 2.3 RHINOSの実装 / p12 (0018.jp2)
  12. 2.4 システムの評価 / p16 (0022.jp2)
  13. 2.5 RHINOSに関する考察 / p21 (0027.jp2)
  14. 第3章 可変精度ラフ集合論 / p24 (0030.jp2)
  15. 3.1 ラフ集合論 / p24 (0030.jp2)
  16. 3.2 古典的ラフ集合モデルによるルール生成 / p27 (0033.jp2)
  17. 3.3 Ziarkoの可変精度ラフ集合モデル / p29 (0035.jp2)
  18. 第4章 ラフ集合モデルによるルールの形式化 / p32 (0038.jp2)
  19. 4.1 確率的測度の定義と命題論理的意義 / p32 (0038.jp2)
  20. 4.2 可変精度ラフ集合モデルによる確率的ルールの定義 / p36 (0042.jp2)
  21. 4.3 Exelusive Rule の形式化 / p36 (0042.jp2)
  22. 4.4 Inclusive Ruleの形式化 / p38 (0044.jp2)
  23. 4.5 Disease Image Rule の形式化 / p38 (0044.jp2)
  24. 4.6 ルールと確率的測度との関係 / p39 (0045.jp2)
  25. 4.7 ルール生成と知識発見 / p39 (0045.jp2)
  26. 第5章 ラフ集合モデルによるルール生成の自動化 / p41 (0047.jp2)
  27. 5.1 ルール生成用属性=値の対の探索 / p41 (0047.jp2)
  28. 5.2 Exelusive Rule の生成 / p43 (0049.jp2)
  29. 5.3 Inclusive Rule の生成 / p43 (0049.jp2)
  30. 5.4 Disease Image Rule の生成 / p44 (0050.jp2)
  31. 第6章 正確度と被覆度の推定 / p46 (0052.jp2)
  32. 6.1 リサンプリング法 / p47 (0053.jp2)
  33. 6.2 Matryoshka原理 / p47 (0053.jp2)
  34. 6.3 リサンプリング法の問題点 / p49 (0055.jp2)
  35. 6.4 推定量に関するラフ集合論的考察 / p50 (0056.jp2)
  36. 6.5 Cross-validation法とその問題点 / p51 (0057.jp2)
  37. 6.6 Bootstrap法とその問題点 / p53 (0059.jp2)
  38. 6.7 実例によるCross-Validation法とBootstrap法の比較 / p55 (0061.jp2)
  39. 第7章 ルール自動生成システムPRIMEROSE-REX / p58 (0064.jp2)
  40. 7.1 PRIMEROSE-REXの構成 / p58 (0064.jp2)
  41. 7.2 PRIMEROSE-REXの実装 / p60 (0066.jp2)
  42. 第8章 ルール生成システムの評価 / p61 (0067.jp2)
  43. 8.1 従来の仮説検定の間題点 / p61 (0067.jp2)
  44. 8.2 Holm's Sequentially Rejective Algorithm / p62 (0068.jp2)
  45. 8.3 The Bootstrap Adjustments / p63 (0069.jp2)
  46. 8.4 正確度の算出法 / p64 (0070.jp2)
  47. 8.5 ルール生成システムの評価方法 / p64 (0070.jp2)
  48. 第9章 医療データベースによる検証 / p65 (0071.jp2)
  49. 9.1 頭痛・顔面痛データベースによる評価 / p65 (0071.jp2)
  50. 9.2 髄膜脳炎データベースによる評価 / p73 (0079.jp2)
  51. 9.3 脳内出血データベースによる評価 / p79 (0085.jp2)
  52. 第10章 考察 / p86 (0092.jp2)
  53. 10.1 ルール発見に関する研究への本手法の寄与 / p86 (0092.jp2)
  54. 10.2 本手法によって発見された知識 / p87 (0093.jp2)
  55. 10.3 手法に関する考察 / p88 (0094.jp2)
  56. 10.4 学習モデルに関する考察 / p95 (0101.jp2)
  57. 10.5 他のルール生成法との比較 / p96 (0102.jp2)
  58. 第11章 結論 / p102 (0108.jp2)
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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000153904
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000001092918
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000318218
  • データ提供元
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
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