著者

村田 博士 小野田 崇 山田 誠二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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我々は,対話的情報検索である適合フィードバックを分類学習として捉え,性能の高い分類学習アルゴリズムであるサポートベクターマシン(SVM)を適用する手法を提案している.本論文では,この対話的文書検索手法について,SVMに基づく手法に適したカーネルを提案し,本手法の有効性を検証するために検証実験を行った.その結果,特にTFベクトル表現において,性能が大きく向上することがわかった.

著者

村田 博士 小野田 崇 由本 勝久 中野 幸夫 近藤 修平

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.124, no.9, pp.1874-1880, 2004-09-01

被引用文献数

13 7

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This paper presents applying results of four estimation algorithms of non-intrusive monitoring system for real household. We conclude that all algorithms have practicable ability. 1) support vector machine(SVM): SVM was used to estimate ON/OFF states for fluorescent and refrigerator. SVM has the performance equivalent to best performance of sigmoid function networks(SFN). However, SVM has high estimating ability constantly. 2) RBF networks(RBFN): RBFN was used to estimate power consumption for air conditioner. RBFN has the performance equivalent to best performance of SFN. However, RBFN has high estimating ability constantly. 3) step change detection method(SCD): SCD was used to estimate ON/OFF states and power consumption for IH cooking range. SCD does not need the necessary learning process for SFN and has higher estimating ability than SFN. 4) spectrum reference method(SRM): SRM was used to estimate working conditions for rice cocker and washing machine. SRM is able to estimate these working conditions that cannot be estimated by earlier methods.