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  1. 113 工学系研究科・工学部
  2. 50 技術経営戦略学専攻
  3. 1135025 修士論文(技術経営戦略学専攻)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 20 学位論文
  3. 025 修士論文

自己連想記憶理論を用いた情報自動構造化アルゴリズムの構築

http://hdl.handle.net/2261/49884
http://hdl.handle.net/2261/49884
85679ae8-ae0c-4c0d-80f0-55859c60ff9c
名前 / ファイル ライセンス アクション
37086919.pdf 37086919.pdf (2.8 MB)
37086919_a.pdf 37086919_a.pdf (286.0 kB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2011-11-18
タイトル
タイトル 自己連想記憶理論を用いた情報自動構造化アルゴリズムの構築
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
タイプ thesis
その他のタイトル
その他のタイトル Building of an Automatic Information Structuring Algorithm with Memory Prediction Framework
著者 牧野, 晃典

× 牧野, 晃典

WEKO 5957

牧野, 晃典

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著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 5958
姓名 まきの, こうすけ
著者所属
著者所属 東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻
Abstract
内容記述タイプ Abstract
内容記述 大量のデータを構造化する必要が生じている. その手段のひとつとして, 俯瞰マップが用いられている. 俯瞰マップはノードをクラスタリングすることでデータを抽象化し, 人に予測性を与える. これを本質的に改良するためには, 予測性の向上を目的関数としたデータの抽象化を行うアルゴリズムが必要である. 本研究ではニューラルネットワークに着目し, 最新のHawkinsやEdelmanのアイデアに基づき補助問題を生成することによって, データを構造化する手法を提案する. データの抽象化を行う仕組みを選択淘汰, 適応, 多層化, 時間方向の圧縮という四つの要素に分解し, それぞれの効果を確認する. さらに, 生体的な制約に基づく統合的アルゴリズムの構築を試みる. 本アルゴリズムが, 論文, 特許, 企業情報, 気象情報などのデータの構造化に将来的にいかに寄与するかを議論する. 本研究は, 直接的に大量データの構造化には至っていないものの, 大量データを自動的に構造化するための基盤となるアルゴリズムを提案しており, 潜在的な有用性は極めて高いと考えている.
書誌情報 発行日 2010-03-24
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
学位名
学位名 修士(工学)
学位
値 master
研究科・専攻
工学系研究科技術経営戦略学専攻
学位授与年月日
学位授与年月日 2010-03-24
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Ver.1 2021-03-02 08:09:00.118884
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