著者

和多田 淳三 有澤 正樹 松村 幸輝 縄田 文子

出版者

一般社団法人 日本繊維製品消費科学会

雑誌

繊維製品消費科学 (ISSN:00372072)

巻号頁・発行日

vol.33, no.9, pp.508-513, 1992

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本論文では, ニューラルネットワーク (neural network) をもちいたアパレルに関する消費者行動のクラスタリング分析を提案している.本論文の目的は, 消費者の属性や判断をもとにアパレル商品に関する消費者行動の専門家の分析をモデル化することである.<BR>本論文では, ファッションの専門家によって提示された消費者のファッションスタイルクラスターの結果をニューラルネットワークに学習させ, それによって消費者の属性や判断による消費者の複雑で困難な分類を行う専門家の潜在的な能力を実現している.実例を用いて本モデルが消費者のクラスタ分析をファッションの専門家が行うのと同等の能力を実現していることを示している.

著者

森本 正昭 和多田 淳三 秋元 武

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本ファジィ学会誌 (ISSN:0915647X)

巻号頁・発行日

vol.5, no.4, pp.800-808, 1993-08-15

被引用文献数

2

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経済変動のような社会現象には数多くのあいまい性が含まれている。そのため、計量的予測にはファジィ集合論に基づいたファジィ関数を用いることが有効と考えられる。この論文では可能性回帰分析を日本の広告費の予測に応用した事例について述べている。広告費の定義は時代とともに徐々に変化している。もとより広告の概念があいまいだからであり、コミュニケーションの手段やあり方が技術的にも社会的にも変化しているからである。このような状況から発生するデータを分析するには、統計的分布に従う分析法よりも可能性測度に基づく分析法の方が有効ではないかと考える。データが発生する環境条件が一様でないとか、データそのものがあいまいだからである。実際の分析方法としては、日本の広告費や四媒体広告費の時系列データを用いて、回帰係数がファジィである場合、データがファジィである場合、実験計画法を取り入れた手法について分析を行った。

著者

松本 義之 和多田 淳三

出版者

公益社団法人 日本経営工学会

雑誌

日本経営工学会論文誌 (ISSN:13422618)

巻号頁・発行日

vol.49, no.4, pp.209-217, 1998-10-15 (Released:2017-11-01)

参考文献数

13

被引用文献数

1

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規則性を見出しにくいデータを予測する方法に, カオス理論に基づく時系列データの短期予測がある.これは, 従来ランダムに推移すると思われていた時系列データをTakensの埋め込み定理を用いてアトラクタを多次元空間に再構成することにより, 短期予測を可能としている.しかし, ランダムプロセスと異なる幾何学的性質を持つ時系列データでも, 低次元のカオス性を示さない時系列データをカオスで予測することは困難である.そこで, 本研究では, それに関連する別の時系列データを同時に埋め込むことにより, 予測を行いたい時系列データのカオス性を抽出し, 予測精度を向上させることを目的としている.また, 本手法の有用性を示すため, 東京証券株式市場の日経平均株価の短期予測についてシミュレーションを行っている.

著者

松本 義之 和多田 淳三

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.16, no.1, pp.44-52, 2004-02-15

被引用文献数

1

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規則性を見出しにくいデータを予測する方法に,カオス理論に基づく時系列データの短期予測がある.これは,従来ランダムに推移すると考えられていた時系列データをTakensの埋め込み定理を用いてアトラクタを多次元空間に再構成することにより,短期予測を可能としている.しかし,ランダムプロセスと異なる幾何学的性質を持つ時系列データでも,低次元のカオス性を示さない時系列データをカオスで予測することは困難である.そこで,本研究では,予測するデータに関連する別の時系列データを同時に埋め込むことにより,予測を行いたい時系列データのカオス性を抽出し,予測精度を向上させる.また,ユークリッド距離を考慮したカオス予測手法に対して,そのあいまいな情報を扱うためにファジィ理論を適用する.そして,これらの手法に対して東証日経平均株価を予測するシミュレーションを行い,その有効性を明らかにする.さらに,用いたファジィ理論における前件部メンバーシップ関数の生成のために組み合わせ最適化の手法の一種である遺伝的アルゴリズムを用い,より簡単に予測モデル構築をする.