特許

J-GLOBAL ID：200903034704127160

多変量で記述された大量情報を高精度に分類する方法およびシステム

発明者： 西 達也 ,  河合 宏紀 ,  池村 淑道 ,  工藤 喜弘 ,  金谷 重彦 ,  木ノ内 誠 ,  阿部 貴志
出願人/特許権者： 協和醗酵工業株式会社
代理人 (2件)： 志賀 正武 ,  渡邊 隆
公報種別：再公表公報
出願番号（国際出願番号）：JP2000008666
公開番号（公開出願番号）：WO2002-050767
出願日： 2000年12月07日
公開日（公表日）： 2002年06月27日
要約：

本発明は、コンピュータを用いて、多変量により表現でできる情報を類似性により高精度かつ高速に分類する方法及び装置、さらに多変量により表現できる情報を類似性により高精度かつ高速で分類するための手順をコンピュータに実行させる方法、その方法を実施するためのプログラム、及びそのプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体を提供する。この方法の例は、入力ベクトルのデータを非線形写像法によりコンピュータを用いて高精度に分類するための下記(a)〜(f)のステップを含む方法である。(a)入力ベクトルデータをコンピュータへ入力する、(b)初期ニューロンベクトルを設定する、(c)入力ベクトルを各ニューロンベクトルへ分類する、(d)各ニューロンベクトルに分類された入力ベクトルおよび該ニューロンベクトルの近傍に分類された入力ベクトルと類似の構造にニューロンベクトルを更新する、(e)設定学習回数に達するまで、工程cおよび工程dを繰り返す、および(f)入力ベクトルをニューロンベクトルへ分類し出力する。

請求項（抜粋）：

入力ベクトルのデータを非線形写像法によりコンピュータを用いて高精度に分類するための方法であって、方法は下記(a)〜(f)の工程を含む。 (a)入力ベクトルデータをコンピュータへ入力する、 (b)初期ニューロンベクトルを設定する、 (c)入力ベクトルを各ニューロンベクトルへ分類する、 (d)各ニューロンベクトルに分類された入力ベクトルおよび該ニューロンベクトルの近傍に分類された入力ベクトルと類似の構造に、ニューロンベクトルを更新する、 (e)設定学習回数に達するまで、工程cおよび工程dを繰り返す、および (f)入力ベクトルをニューロンベクトルへ分類し、出力する。

IPC (2件)：

G06N3/08 ,  G06N3/00

FI (2件)：

G06N3/08 Z ,  G06N3/00 560A