自己進化型最適モデル自動生成手法の開発（２９２）

• 課題番号: 243
• 研究機関名: 農業研究センター
• 研究分担: 研究情報・（上席）; 研究情報・モデル研; 研究情報・情報解析研
• 研究期間: 完９～１４（１２）
• 年度: 2000
• 摘要: 「ややまるい」，「非常に長い」といった自然言語表現に基づきファジィ検索するために，各形質（変数）を７カテゴリーの自然言語表現に分割するメンバーシップ関数を定義した。そして３種類のメンバーシップの論理積，２種類のメンバーシップ関数形，５段階のメンバーシップ関数の定義域を考え，それらの組み合わせで合計26通りのファジィ検索論理を設定可能とした。この検索論理を実装したダイズ草姿データベースを構築し，必要に応じて適切な検索論理を用いることで，草姿にかかわる各形質を７種類の自然言語で柔軟に検索できた。また，利用者の言語に関わる指向を読みとり，メンバーシップ関数をダイナミックに変更することで，以降の検索をより適切に行わせる学習機能も組み込んだ。また，複数の回帰・判別モデルの中から利用者のデータに応じて最適なモデルを自動選択するしくみを，モデル評価は10分割クロスバリデーション，変数選択はStepwise増加法を基本に開発した。実装したモデルは，線形重回帰，偏最小二乗回帰，主成分回帰，射影追跡回帰，多層パーセプトロン，線形判別関数，樹状モデル，単純パーセプトロンおよびホップフィールドである。それらは新たに開発したSplusのスクリプトに加え既存の多様なプログラム群を活用する。また，最適なモデルを選択する事例として，ダイズの草姿判別（325個体）と農業普及事例（2687事例）分類について検討した。
• カテゴリ: くり 大豆 データベース ホップ