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J-GLOBAL ID：200902262029240090   整理番号：09A0913808

帰納推論による時系列データからの関係構造の抽出 スキル解析に向けたプラットフォーム

Extraction of Relational structure from time series data using Inductive Logic Programming: A Platform for skillful motion analysis

著者 (3件)： 金城敬太 (総合研究大学院大) ,  相澤彰子 (国立情報学研) ,  古川康一 (慶応大)
資料名： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
巻： 21  号： 4  ページ： 587-597  発行年： 2009年08月15日 
JST資料番号： L0501A  ISSN： 1347-7986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 今日,スキルの分析が注目されている。スキル分析では協調動作のルール獲得が重要な課題となっており,複数センサーからの時系列データの分析において例えばある系列が状態Aのあと,しばらくして別の系列で状態Bが発生するという関係を扱う必要がある。しかし,現実には時系列データのみで状態が定義されていない入力を扱う状況も多い。こうした中,相関を中心に扱う従来の時系列分析ではデータのもつ時区間を持った特徴同士の関係が扱えないなど複雑な構造の扱いについて不十分な点があった。そこで本論文では,時系列データを状態の遷移系列に変換した上で,帰納的に時区間をもったデータのルールを獲得する手1頂を提案する。まず,我々は与えられた多変量な計測データのそれぞれの時系列データに対して,局所的に定常なモデルを推定していく。次に,このように推定したものをクラスタリングし,それぞれのクラスタに対して記号を与え,結果として各時系列データを記号の系列データにする。つづいて,得られた系列における記号に開始時点と終了時点を加えて,時区間表現系time-interval-symbol(TIS)に変換する。最後に得られたTISから帰納論理プログラミングを利用し,時区間関係ルールを抽出する。以上の方法を実データに用いた結果,チェロ演奏において有用な知見が得られることが確認できた。(著者抄録)

シソーラス用語： 解析 ,  技術 ,  センサ ,  時系列 ,  相関 ,  *帰納推論 ,  *クラスタ化 ,  論理プログラミング ,  知識獲得 ,  *音楽 ,  行為 ,  演奏 ,  *改変
準シソーラス用語： *クラスタリング ,  *スキル解析 ,  チェロ ,  ルール獲得 ,  ルール抽出 ,  帰納論理プログラミング ,  協調動作 ,  時間区間 ,  状態遷移

分類 (4件)： 職務・職能管理一般  (KA04010X) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (25件)：

• HARNAD, S. Symbol grounding problem. Phisica D. 1990, 42
• IBA, Y. Information integration and fundamental problems in Artificial Intelligence, Toward information integration. Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence. 1996, 11, 2, 193-200
• FURUKAWA, K. Prospect of skill science. the 20th annual conference of the Japanese society for Artificial Intelligence, 2006. 2006
• 井手剛. 近傍保存原理による異常検知. 2007 workshop on Information-Based Induction Sciences (IBIS2007). 2007
• AKAIKE, H. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. 2nd international symposium on information theory, Petrov and csakieds, Akademiai Kiado, Budapest, 1973. 1973, 267-281

タイトルに関連する用語 (5件)： 帰納推論 ,  時系列データ ,  スキル ,  解析 ,  プラットフォーム