特許
J-GLOBAL ID:200903009810806713
実験計画法及び実験計画プログラムを記録した記録媒体
発明者:
,
出願人/特許権者:
,
代理人 (1件):
後藤 洋介 (外1名)
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願平10-123057
公開番号(公開出願番号):特開平11-316754
出願日: 1998年05月06日
公開日(公表日): 1999年11月16日
要約:
【要約】【課題】 対象となる全試行の遂行が事実上不可能な実験を行う際に、能動学習を用いて効率的な実験手順を指定することにより、少い実験回数で目的関数の推定を可能にする実験計画の立案方法を提供する。【解決手段】 まず、入力手段において、初期データ、そのデータの初期分布、および下位学習アルゴリズムを入力する。次に、ブースティング装置100が実行して仮説を求め、仮説から現在のデータへの予測値を計算し、予測値から誤差を計算して、データの分布を更新する。手段210では、ブースティング装置100で最終的に得られた仮説を使用して、過去のデータに含まれない質問点の選択を行い、この質問点を実験者に対する新しい実験として指示する。手段220では、上記の質問点に対して実験者の実験により得られた関数値を受け取る。手段230では、得られた質問点とその関数値を過去のデータに加える。最後に、手段240において、質問回数が一定値に達していれば、能動学習を終了する。この時点で得られる仮説が、求めたい仮説になっている。
請求項(抜粋):
入力と出力の間に正確または近似的に成り立つ関数関係について、実験によって得られる入出力のデータをもとに推定を行う実験計画法において、次の実験の入力点の選択をする各時点で、過去の入出力データから一定の表現形を用いて関数関係を推定する予め定められた学習アルゴリズムを下位アルゴリズムとして用いて、前記下位アルゴリズムに該時点までの入出力データを訓練データとして学習させる学習段階と、前記学習段階の学習精度をブースティング技術により向上させるブースティング段階と、前記ブースティング段階により複数の仮説の重み付き平均として得られる最終仮説を用いて、ランダムに生成された複数の入力候補点に対する関数値の予測を行なう関数値予測段階と、重みの総和が最大の出力値の重み和と、重みの総和が次に大きい出力値の重み和との差が、最も小さいような入力候補点を前記入力点として選択する入力点指定段階とを行うことを特徴とする実験計画法。
IPC (3件):
G06F 17/00
, G06F 9/44 550
, G06F 15/18 550
FI (3件):
G06F 15/20 Z
, G06F 9/44 550 N
, G06F 15/18 550 Z
前のページに戻る