著者

大谷 幸三 馬場 充

出版者

計測自動制御学会

雑誌

計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers (ISSN:04534662)

巻号頁・発行日

vol.49, no.1, pp.60-65, 2010-01-10

著者

坂戸 達陽 尾関 基行 岡 夏樹

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.26, 2012

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ロボットの模倣学習に関する研究の多くは,観察対象の動作を真似ることに重点を置いている.しかし,ロボットの行動選択に関する模倣も重要な問題である.観察対象は教示のために行動しているわけではないので,ロボットは観察した行動から適切な模倣行動を選択する必要がある.本研究では,ロボットの行動を属性の組として扱い,上記のような観察対象から,適切な模倣行動を行うための手法を提案する.

出版者

南満洲鉄道東亜経済調査局

巻号頁・発行日

1941

著者

新聞聯合社 編

出版者

新聞聯合社大阪支社

巻号頁・発行日

1930

著者

松香 敏彦 本田 秀仁

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.26, 2012

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本研究では、個人が独自に行う学習と他者との交流から学習する2つ学習プロセスを統合したシミュレーションを行った。Small World的構造をもつ社会においては、個人差が有機的に作用し、社会が全体として獲得する知識はPareto-Optimal的であることが示された。

著者

後藤 啓倫

出版者

九州大学法政学会

雑誌

学生法政論集

巻号頁・発行日

vol.1, pp.121-132, 2007-03-26 (Released:2009-04-22)

著者

兼子 貴丸 澤村 一

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.26, 2012

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議論をコンピュータに行わせる研究として統合議論環境IAEが開発されている. 情報通信技術の発達が著しい近年, ネットワーク上に分散する莫大な情報を元に人間に有用な知識を形成する手法として議論が注目されているが, 本研究ではネットワーク上の情報の有効利用として議題を正当化するための論証の検索と表示を行う機能をIAEに実装した. これにより, 議題の正当化に有用な新たな知識の発見が可能となる.

著者

辻 博美 本山 方子 城井 協子 日和 佐尚 倉田 直美 谷岡 義高

出版者

一般社団法人 日本教育心理学会

雑誌

日本教育心理学会総会発表論文集 (ISSN:21895538)

巻号頁・発行日

vol.44, 2002

著者

守屋 文葉 今村 昭一 柴田 育子 尾城 孝一

出版者

大学図書館研究編集委員会

雑誌

大学図書館研究 (ISSN:03860507)

巻号頁・発行日

vol.93, pp.42-51, 2011-12

著者

Averroes (Ibn Rushd) of Cordoba translated and with introduction and notes by Richard C. Taylor with Thérèse-Anne Druart subeditor

出版者

Yale University Press

巻号頁・発行日

2009

著者

Herbert A. Davidson

出版者

Oxford University Press

巻号頁・発行日

1992

著者

Nattee Cholwich Khamsemanan Nirattaya Theeramunkong Thanaruk Numao Masayuki

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.26, 2012

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Positive and Unlabeled learning (PU learning) is a machine learning approach that focuses on generating a two-class classification model using only a set of positive examples, and a set of unlabeled examples. Various techniques have been proposed for PU learning. Most of the techniques try to detect a group of reliables negative examples from the given unlabeled examples. Then, a classification model can be incrementally built. In this paper, we propose a new technique for detecting the reliable negative examples based on the density of examples in the search space.

著者

Yoshifumi Takahashi Shozo Tsuruta Akiko Honda Yasuyuki Fujiwara Masahiko Satoh Akira Yasutake

出版者

日本毒性学会

雑誌

The Journal of Toxicological Sciences (ISSN:03881350)

巻号頁・発行日

vol.37, no.3, pp.663-666, 2012-06-01 (Released:2012-06-01)

参考文献数

8

被引用文献数

5

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Dental amalgam is a source of exposure to elemental mercury vapor in the general population. The aim of this study was to elucidate the effect of elemental mercury vapor exposure from dental amalgam restorations on gene expression profiles. Out of 26,962 rat genes, mercury vapor was found to increase the expression of 1 gene (Atp1b3) and decrease the expression of 1 gene (Tap1) in the cerebrum, increase the expression of 1 gene (Dnaja2) in the cerebellum, increase the expression of 2 genes (Actb and Timm23) and decrease the expression of 1 gene (Spink3) in the liver, increase the expression of 2 genes (RT1-Bb and Mgat5) and decrease the expression of 6 genes (Tnfaip8, Rara, Slc2a4, Wdr12, Pias4 and Timm13) in the kidney.

著者

白 春岩

出版者

早稲田大学大学院社会科学研究科

雑誌

社学研論集 (ISSN:13480790)

巻号頁・発行日

vol.14, pp.164-179, 2009-09-25

著者

Prachuabsupakij Wanthanee Nuanwan Soonthornphisaj

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.26, 2012

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The aim of this paper is to improve the classification performance based on the multiclass imbalanced datasets. In this paper, we introduce a new classification technique based on Clustering approach for Imbalanced Multiclass datasets (CIM). CIM uses the clustering approach to create a new training set for each cluster and apply two re-sampling technique to re-balance the class distribution. CIM improves the classification performance based on the multiclass imbalanced datasets in three ways. Firstly, k-means is used to split the set of instances into two clusters. Then, for each cluster, two re-sampling tehcnique (oversampling and undersampling) are applied on the the training set in order to balance the class distribution. Finally, ensemble approaches are used to combine the models obtained with our method through a majority vote. We have conducted experiments on many multiclass datasets from the UCI. These datasets consist of two types of class distribution; balance and imbalance. We use different classifiers in order to observe the performance and suitability of our purpose within each classifier. We carry out the experimental study with the several well-know algorithms such as Decision Trees, Naïve Bayes, and K-Nearest Neighbors . The performance is measured based on G-mean and F-measure. The experimental results show that the proposed method achieved higher performance than the baseline algorithms; One-Against-One, One-Against-All, and Error-Correcting-Output-Coding (ECOC), and the baseline with oversampling algorithms in many classifiers. Moreover, the empirical results show that CIM algorithm is a practical algorithm since it can be applied to both balance and imbalance datasets. The proposed method was successfully applied to many datasets. Since CIM creates the new training sets that consist of the instances with similar characteristics and these instances are relabeled.

著者

吉海 直人

出版者

同志社女子大学

雑誌

総合文化研究所紀要 (ISSN:09100105)

巻号頁・発行日

vol.7, pp.141-162, 1990-03-31

著者

吉海直人編著

出版者

和泉書院

巻号頁・発行日

1999

著者

Wattuya Pakaket Soonthornphisa Nuanwan Jiang Xiaoyi

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.26, 2012

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Unsupervised image segmentation is of essential relevance for many computer vision applications and remains difficult task despite of decades of intensive research. In this paper we address two crucial open problems in image segmentation: a problem of choosing a number of regions (k) and a problem of parameter selection, whose solutions depend on the image characteristics and is typically impossible to explicitly define. Thus far, a number of approaches have been proposed to tackle the problems by means of pattern recognition and machine learning. In this work, we propose to incorporate a soft case-based reasoning (CBR) with a multiple image segmentation framework as a new method for automatic selection of k and parameter setting. Soft CBR building upon fuzzy set theory is an efficient approach for handling ill-posed nature of the addressed problems where the underlying models used for solutions are not well understood. A segmentation ensemble framework demonstrates the effectiveness for solving the parameter selection problem by implicitly exploring the parameter subspace and reaching an optimum out of the segmentation ensemble. However, when k is unknown, one way is to impose the objective function to rank on the set of all possible segmentations (which grows exponentially in a number of pixels in an image). Instead of exhaustively searching the space of all possible values of k, we apply a soft CBR to guide the ensemble framework a set of small reasonable k values for each input image, which dramatically increases speed of computation and significantly improves accuracy of a final segmentation result. In fact, our CBR could be incorporated with most general class of segmentation algorithms. Our contribution is a framework for image segmentation that frees the user from the hassles of parameter tuning and model order selection (choosing k).

著者

中村 尚広 竹内 広宜 山口 高平

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.26, 2012

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サービス業におけるサービス改善の方法として,消費者の声を直接反映している口コミ情報が注目されている.しかし,口コミ情報を直接読むだけでは,サービス改善の糸口を発見することは困難な場合が多い.本研究では,サービス改善のきっかけとなる示唆を得るために,オントロジーを用いて口コミ情報を,様々な視点からの分析ができるよう構造化する手法を提案する.また,サービス改善の糸口を導出する分析手法を提案する.

著者

川添 愛 宮尾 祐介 松崎 拓也 横野 光 新井 紀子

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.26, 2012

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国立情報学研究所が推進する「人工頭脳プロジェクト―ロボットは東大に入れるか」について概説し,世界史問題の解答のためのオントロジーの利用について論じる。オントロジーの利用が必要な問題の具体例を示しつつ、言語処理タスクにおいて有効であるだけでなく、歴史オントロジー一般に求められる動的な変化、事物の生成と消滅、因果関係などの適切な記述も実現できるオントロジーの設計を、既存の研究との関連を交えて検討する。