表題番号:2005B-386 日付:2006/03/08
研究課題有向グラフ遺伝子を持つ進化型計算によるデータマイニングに関する研究
研究者所属(当時) 資格 氏名
(代表者) 大学院情報生産システム研究科 助教授 古月 敬之
(連携研究者) 大学院情報生産システム研究科 教授 平澤 宏太郎
研究成果概要
遺伝的ネットワークプログラミング(Genetic Network Programming:GNP)は遺伝的アルゴリズム(GA)や遺伝的プログラミング(GP)とは異なり、有向グラフを遺伝子とする新しい進化型計算アルゴリズムである。本研究では、この新しいGNPを活用して、従来のニューラルネットワーク、相関ルール、決定木・回帰木とは異なる新しい進化型のデータマイニング手法の基本技術について研究を行い、GNPを用いた興味深い相関ルールの抽出法を提案した。提案法では、相関ルールの指標はGNPの構造的な特徴を利用して算出される。ルール抽出は世代継続的に行われるため抽出された相関ルールはライブラリに蓄積される。抽出された相関ルールに関する情報は、抽出を継続中のGNPの個体評価および進化操作時に用いられると新しい進化方法を用いており、より効率的に興味深い相関ルールの抽出を行うことができる。