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複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型の適応共鳴理論（以下ARTと称する）ネットワークを用いたデータ分類方法において、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、重み係数ベクトルの修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
In the data classification method using a supervised learning type adaptive resonance theory (hereinafter referred to as ART) network for classifying a plurality of input data into a plurality of teacher categories, the input data is classified by the ART network. Data in which, when there are multiple teacher categories of data belonging to an arbitrary ART category among ART categories, a correction operation of a weight coefficient vector is performed, and the input data is classified again by the ART network. Classification method.
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、重み係数ベクトルの修正操作と警戒係数の修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
In a data classification method using a supervised learning type ART network that classifies a plurality of input data into a plurality of teacher categories, an arbitrary ART among the ART categories obtained by classifying the input data by the ART network. A data classification method, wherein when there are a plurality of teacher categories of data belonging to a category, a weight coefficient vector correction operation and a warning coefficient correction operation are performed, and the input data is classified again by the ART network. .
複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作と、重み係数ベクトルの修正操作とを実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。
In a data classification method using a supervised learning type ART network that classifies a plurality of input data into a plurality of teacher categories, the ART network sets a warning coefficient for each ART category, and the input data is classified into the ART. When there are multiple teacher categories of data belonging to an arbitrary ART category among the ART categories that are classified by the network, the warning coefficient correction operation corresponding to the ART category, and the weight coefficient vector correction operation And classifying the input data again by the ART network.複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。In the data classification method using the supervised learning type ART network for classifying a plurality of input data into a plurality of teacher categories, the ART network sets a warning coefficient for each ART category, and the input data is classified into the ART. If there are multiple teacher categories of data belonging to any ART category among the ART categories that are classified by the network, the warning coefficient corresponding to the ART category is corrected, and the input data is A data classification method, wherein classification is performed according to the ART network.複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類方法において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、前記入力データを前記ARTネットワークにより分類した結果であるARTカテゴリーのうち、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作と、当該ARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルを、前記教師カテゴリーが含まれる他のARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルに近づけるように修正する操作とを実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類方法。In the data classification method using the supervised learning type ART network for classifying a plurality of input data into a plurality of teacher categories, the ART network sets a warning coefficient for each ART category, and the input data is classified into the ART. When there are multiple teacher categories of data belonging to any ART category among the ART categories that are classified by the network, the warning coefficient correction operation corresponding to the ART category and the weight corresponding to the ART category A data classification, wherein the coefficient vector is corrected so as to be close to a weight coefficient vector corresponding to another ART category including the teacher category, and the input data is classified again by the ART network. Method.複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類装置において、ARTカテゴリーと教師カテゴリーの対応関係を判定し、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在すると係数修正信号を出力するカテゴリー対応手段と、重み係数ベクトルを修正する重み係数修正手段と、警戒係数を修正する警戒係数修正手段とを具備し、前記カテゴリー対応手段が係数修正信号を出力した場合に、前記重み係数修正手段及びまたは前記警戒係数修正手段による修正操作を実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類装置。
In a data classification device using a supervised learning type ART network that classifies multiple input data into multiple teacher categories, the correspondence between the ART categories and the teacher categories is determined, and the teachers of the data belonging to any ART category When there are a plurality of categories, a category correspondence means for outputting a coefficient correction signal, a weight coefficient correction means for correcting a weight coefficient vector, and a warning coefficient correction means for correcting a warning coefficient are provided, and the category correspondence means corrects the coefficient. A data classification device , wherein when a signal is output, a correction operation is performed by the weight coefficient correction means and / or the warning coefficient correction means, and the input data is classified again by the ART network.複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類装置において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、ARTカテゴリーと教師カテゴリーの対応関係を判定し、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在すると係数修正信号を出力するカテゴリー対応手段と、重み係数ベクトルを修正する重み係数修正手段と、警戒係数を修正する警戒係数修正手段とを具備し、前記カテゴリー対応手段が係数修正信号を出力した場合に、前記警戒係数修正手段により、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作を実施し、前記重み係数修正手段により重み係数を修正し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類装置。
In a data classification device using a supervised learning type ART network that classifies a plurality of input data into a plurality of teacher categories, the ART network sets a warning coefficient for each ART category, and sets the ART category and the teacher category. Category correspondence means that outputs a coefficient correction signal when there are multiple teacher categories for data belonging to an arbitrary ART category, weight coefficient correction means for correcting the weight coefficient vector, and warning for correcting the warning coefficient When the category correspondence means outputs a coefficient correction signal, the warning coefficient correction means performs a warning coefficient correction operation corresponding to the ART category, and the weight coefficient correction means Correct the weight coefficient, to said classifying by the ART network the input data again Data classification device.複数個の入力データを複数個の教師カテゴリーに分類する教師付き学習型のARTネットワークを用いたデータ分類装置において、前記ARTネットワークは、ARTカテゴリー毎に警戒係数を設定し、ARTカテゴリーと教師カテゴリーの対応関係を判定し、任意のARTカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在すると係数修正信号を出力するカテゴリー対応手段と、重み係数ベクトルを修正する重み係数修正手段と、警戒係数を修正する警戒係数修正手段とを具備し、前記カテゴリー対応手段が係数修正信号を出力した場合に、前記警戒係数修正手段により、当該ARTカテゴリーに対応する警戒係数の修正操作を実施し、前記重み係数修正手段により、当該ARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルを、前記教師カテゴリーが含まれる他のARTカテゴリーに対応する重み係数ベクトルに近づけるように修正する操作とを実施し、再度前記入力データを前記ARTネットワークにより分類することを特徴とするデータ分類装置。In a data classification device using a supervised learning type ART network that classifies a plurality of input data into a plurality of teacher categories, the ART network sets a warning coefficient for each ART category, and sets the ART category and the teacher category. Category correspondence means that outputs a coefficient correction signal when there are multiple teacher categories of data belonging to any ART category, correspondence coefficient is determined, weight coefficient correction means to correct the weight coefficient vector, and warning to correct the warning coefficient A coefficient correction means, and when the category correspondence means outputs a coefficient correction signal, the warning coefficient correction means performs a warning coefficient correction operation corresponding to the ART category, and the weight coefficient correction means , The weight coefficient vector corresponding to the ART category is assigned to another ART category including the teacher category. Implemented operations and modified to approximate the weighting coefficient vector corresponding to Gori, data classification apparatus characterized by classifying by the ART network the input data again.
JP2004067263A2004-03-102004-03-10
Data classification device
Expired - LifetimeJP4676149B2
(en)