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J-GLOBAL ID：201002269128604466   整理番号：10A0295500

ネットワークインバージョンを用いたユーザの感性情報に適合するカクテル創出法

著者 (4件)： 奥谷勝行 (室蘭工大 大学院工学研究科) ,  塩谷浩之 (室蘭工大) ,  工藤康生 (室蘭工大) ,  沖井廣宣 (室蘭工大)
資料名： 日本感性工学会論文誌(CD-ROM)  (Transactions of Japan Society of Kansei Engineering (CD-ROM))
巻： 9  号： 2  ページ： 431-437  発行年： 2010年02月 
JST資料番号： L7658A  ISSN： 1884-0833  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： データマイニングに関して,本研究では,感性データとしてカクテルを対象とし,定性的特性から感性的違いが与えられる状況を想定し,様々な素材から作られる多様なカクテルの分類問題に,距離写像学習ネットワーク(DMLN)による数量化の枠組みを応用した。さらに,DMLNに逆問題を導入し,学習を通じて得られたDMLNを利用して,出力空間上に任意に指定された特徴点に対する対応する入力(カクテル組成)を推定した。

シソーラス用語： *データマイニング ,  混成酒 ,  *製品開発 ,  分類 ,  *ニューラルネットワーク ,  *逆問題 ,  情報処理 ,  学習 ,  カクテル
準シソーラス用語： データ分類 ,  感性情報処理

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  酒類一般  (FK04021Y)

引用文献 (5件)：

• 徳丸正孝, 村中徳明: 感性情報の分析を目的としたファジー決定木の構成, 電子情報通信学会論文誌D, Vol. J90-D, No.5, pp. 1305-1317, 2007.
• 鈴木健嗣, 橋本周司: ニューラルネットワークを用いた感性情報の数量化, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol. J82-D2, No.4, pp. 677-684, 1999.
• 桑名伸佐: カクテル・パーフェクトブック, 日本文芸社, 2007.
• A. Linden, J. Kindermann: Inversion of multilayer network, Proc. International Joint Conference on Neural Networks, Vol.3, pp. 188-193, 1993.
• 小杉幸夫, 橋本尚子, 小川毅彦: ネットワークインバージョンにおける動的正則化, 電子情報通信学会論文誌D-II, Vol. J81-D2, No.7, pp. 1639-1646, 1998.

タイトルに関連する用語 (3件)： 感性情報 ,  カクテル ,  創出