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J-GLOBAL ID：201702232711358958   整理番号：17A0996202

CBR(事例ベース推論)は記憶予測フレームワークのための反応性挙動学習【Powered by NICT】

CBR based reactive behavior learning for the memory-prediction framework

著者 (4件)： Herrero-Reder I. (Grupo ISIS, Dpto. Tecnologia Electronica, E.T.S.I. Telecomunicacion, Universidad de Malaga, Campus de Teatinos s/n, 29071 Malaga, Spain) ,  Urdiales C. (Grupo ISIS, Dpto. Tecnologia Electronica, E.T.S.I. Telecomunicacion, Universidad de Malaga, Campus de Teatinos s/n, 29071 Malaga, Spain) ,  Peula J.M. (Grupo ISIS, Dpto. Tecnologia Electronica, E.T.S.I. Telecomunicacion, Universidad de Malaga, Campus de Teatinos s/n, 29071 Malaga, Spain) ,  Sandoval F. (Grupo ISIS, Dpto. Tecnologia Electronica, E.T.S.I. Telecomunicacion, Universidad de Malaga, Campus de Teatinos s/n, 29071 Malaga, Spain)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 250  ページ： 18-27  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知能へのいくつかのアプローチは,脳が階層的組織化された方法で世界の構造を反映する経験を蓄積するメモリシステムとして働くことを示した。事例ベース推論(CBR)はこの見解を検証するのによく適している。本研究では,ボトムアップアーキテクチャにおける入れ子挙動の集合を構築するためのCBRベース学習の方法論を提案した。複雑性関連CBRスケーラビリティ問題に対処するために,新しい2段階検索プロセスを提案した。RoboCup環境におけるAiboロボットのための協調的/競合的反応性挙動の集合を訓練することにより提案フレームワークを試験した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *学習 ,  ロボット ,  *事例ベース推論 ,  記憶方式 ,  *予測 ,  *反応性
準シソーラス用語： RoboCup ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 事例ベース推論 ,  反応性挙動 ,  挙動学習 ,  ロボット ,  制御アーキテクチャ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： CBR ,  事例ベース推論 ,  予測 ,  フレームワーク ,  反応性 ,  挙動 ,  学習