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J-GLOBAL ID：202102272564576003   整理番号：21A2975573

三次元問題に対する意図的代入法における最適代入値の推定

Estimation of the Optimal Substitution Value of Intentional-Value-Substitution for Three-Dimensional Problems

著者 (4件)： 福島卓弥 (大阪府大 大学院) ,  楠木祥文 (大阪府大 大学院) ,  TORRA Vicenc (ウメオ大) ,  中島智晴 (大阪府大 大学院)
資料名： ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM)  (ファジィシステムシンポジウム(CD-ROM))
巻： 37th  ページ： ROMBUNNO.WE1-1  発行年： 2021年 
JST資料番号： L0486B  ISSN： 1882-0212  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文は,訓練データ集合には欠損データがなく,予測段階で幾つかの値が欠損している条件下で予測誤差をできるだけ低減するモデル化手法を検討した。著者らは先の研究で二次元問題のための意図的代入値学習及び最適代入値推定法を提案した。本論文では三次元問題に対する最適代入値推定法を拡張した。提案手法によって推定した代入値は,このモデルが二次元元問題だけでなく三次元問題においても欠損値を有する入力に対する出力の予測に役立つことを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 学習 ,  逐次近似 ,  パラメータ推定 ,  三次元 ,  確率密度関数 ,  予測モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *予測誤差 ,  *最小化問題 ,  機械学習 ,  教師つき学習 ,  *データ解析
準シソーラス用語： モデル学習 ,  逐次代入法

分類 (1件)： 情報処理一般  (JE15010U)

引用文献 (9件)：

• A. N. Baraldi, and C. K. Enders, “An introduction to modern missing data analyses,” Journal of School Psychology, Vol. 48, No. 1, pp. 5-37, 2010.
• R. J. A. Little, and D. B. Rubin, “Statistical Analysis with Missing Data,” John Wiley & Sons, Inc., 1987.
• D. B. Rubin, “Multiple Imputation For Nonresponse In Surveys,” Wiley Series in Probability and Statistics, 1987.
• J. L. Schafer, and J. W. Graham, “Missing data: our view of the state of the art,” Journal of Psychological methods, Vol. 2, No. 7, pp. 147-177, 2002.
• V. Tresp, S. Ahmad, and R. Neuneier, “Training Neural Networks with Deficient Data,” Proc. of the 6th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS’93), pp. 128-135, 1993.

タイトルに関連する用語 (2件)： 意図 ,  推定