【課題】 分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与え、幅広い用途に利用できるデータ分析装置を提供する。
【解決手段】 複数のデータ要素のそれぞれにＮ（Ｎは２以上の整数）段階のいずれかのデータ値を関連づけて記憶するとともにデータ要素間の関係重みづけ情報を記憶し、データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のデータ値とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算し、この演算された入力刺激値に基づいて、注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ分析装置である。 （もっと読む）

【課題】 分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与え、幅広い用途に利用できるデータ分析装置を提供する。
【解決手段】 複数のデータ要素のそれぞれにＮ（Ｎは２以上の整数）段階のいずれかのデータ値を関連づけて記憶するとともにデータ要素間の関係重みづけ情報を記憶し、データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のデータ値とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算し、この演算された入力刺激値に基づいて、注目データに関連する現在のデータ値に応じて定められ、データ値ごとに異なるしきい値と、入力刺激値とを比較して、データ値を変化させるか否かを決定し、変化させると決定した場合に、当該データ値を更新するデータ分析装置である。 （もっと読む）

【課題】既に構築された自己組織化特徴マップの変更を伴わず、新たなカテゴリーを追加することが可能なカテゴリー判定装置を提供する。
【解決手段】打音検査装置１０は集音マイク２１、特徴マップ生成部３３、カテゴリ判定部３５を主体として構成される。特徴マップ生成部３３は入力層とマップ層とからなるとともに、マップ層は第一、第二の二つの層Ｍ１、Ｍ２からなる。そして、特徴マップ生成部３３はティーチングデータを第一のマップ層Ｍ１に取り込んで同第一のマップ層Ｍ１上に自己組織化特徴マップＦが生成するが、一旦、自己組織化特徴マップＦが生成された後に新たなカテゴリが追加設定される場合には、新たなカテゴリに基づく情報を第二のマップ層Ｍ２に取り込んで、新たなカテゴリを第二のマップ層Ｍ２上に組織化する。このような構成であれば、カテゴリの追加に伴って既存の自己組織化特徴マップ、すなわち既存の判断基準が変更されることがない。 （もっと読む）

【課題】システムの振る舞いに応じ学習の方向を制御でき、学習すべきイベントの前後関係をより強力に学習することが可能な神経回路素子およびそれを用いた学習装置を提供する。
【解決手段】本発明で提供する、複数の入力信号に応答して出力信号を出力する神経回路素子は、複数の入力信号を時系列順に履歴値として積算し記憶する履歴蓄積部と、複数の入力信号と対応する結合係数との積の総和とに基づく内部状態がしきい値を超えた場合に前記出力信号を出力する出力部とを備える。履歴値は内部状態に依存し、内部状態は出力部の発火直後に大きく減算され、結合係数は出力部の発火後に履歴値に従って強化または減衰される学習を実行する。これにより、内部状態が低い場合は履歴が記憶されにくく、内部状態が発火しきい値に近づくにつれて履歴の記憶が強化されるので、学習の方向性を持って履歴が蓄積されることになる。 （もっと読む）

【課題】予測能力が高く高速学習が可能であり、複雑なドメインの実時間制御にも適用可能な学習制御システムを提供する。
【解決手段】本発明は、自らの行動に応じて入出力関係を学習可能な行動学習制御装置を提供する。この装置は、外環境の情報を取得するセンサと、センサ情報から制御対象の状態が安定か否かを判別し、判別結果に応じた強化信号を出力する感覚評価部と、センサ情報と感覚評価部から与えられる強化信号に基づき強化学習を実行し、感覚評価の高いセンサ情報ほど重み付けを大きくして、センサ情報を低次元化した状態へ分類するセンサ情報状態分離部と、センサ情報状態分離部から与えられる状態と対応する行動制御指令との関係を、強化信号に基づいて学習し、行動制御指令を出力する行動学習部と、を有する。このように、センサ情報状態分離部に強化学習を導入することにより、効果的な状態分類を短時間で学習可能となることが期待できる。 （もっと読む）

【課題】人の虹彩画像を認識して、正確に高精度で高速に個人の識別と認証を行うことができ、情報システムやその他の管理業務に利用することができる個人認証装置を提供する。
【解決手段】動画撮像可能なカメラ１４により撮像し、目１０の虹彩１２もしくは瞳孔部分を検知する虹彩・瞳孔検出手段を有する。検出した虹彩模様を捉える虹彩模様取得手段と、虹彩模様の回転方位と形状を回転拡散型ニューラルネットワークにより変換してベクトル情報として学習・記憶する記憶変換手段を備える。虹彩模様のベクトル情報に対して、画像取得した任意の虹彩模様を回転拡散型ニューラルネットワークで変換したベクトル情報と比較する虹彩模様形状判定手段を備える。形状判定は、互いに比較する前記各ベクトル情報の方位を認識して補正し、各ベクトル情報の内積と最小距離の少なくとも一方を求めて、各ベクトル情報の一致・不一致を判断して個人識別を行う。 （もっと読む）

【課題】固有表現抽出の従来方式において、大量の教師データの作成および抽出した固有表現候補から正しい固有表現を判別する作業にかかる人手の作業量は膨大である。本発明はこの人手の作業量を軽減するために、対象文書から固有表現を抽出する作業における人手の作業部分を支援する。
【解決手段】抽出規則を逐次的に学習する方式を採用し、教師データとなる候補を作業者に提示することで教師データの作成にかかる作業量を軽減する。また、固有表現候補の判別には、その候補に関連する参考資料を作業者に提示して判別の支援を行う。 （もっと読む）

【課題】 サンプル数が少なく、説明変数の数が膨大である場合でもオーバーフィットを克服してカテゴリー分類能力の高いデータ解析ができる方法を提供する。
【解決手段】 遺伝的アルゴリズムを用い、各サンプルにおける各カテゴリーの重み付け平均された帰属尤度に基づいて適応度を計算しつつ、多変量正規分布モデルの第１次最適解を複数個得て（ステップ２１）、それら複数個の第１次最適解の重み付け平均最適解を算出して第２次最適解を求める（ステップ２２）。 （もっと読む）

【課題】この種のニューラルネットワークを有する欠陥種別判別システムにおいて、誤った教師データを登録することに基づく学習処理時間のロスを回避すること。
【解決手段】入力手段により入力された欠陥種別名の特徴量列とデータベースに登録された複数の欠陥種別名のそれぞれに対応する特徴量列とを、予め各画像的特徴毎に定義された量子化単位にて照合する照合手段と、照合手段による照合の結果、入力された欠陥種別名の特徴量列と一致する登録済特徴量列が存在しないときには、入力された欠陥種別名の特徴量列とその欠陥種別名の特徴量列として既に登録されている特徴量列の平均値との量子化単位における一致度を算出する演算手段と、演算手段により算出された一致度を操作者に提示する提示手段と、を具備する。 （もっと読む）

複数のニューロンを含むニューラルネットワークであって、その複数のニューロンのうちの任意の１つのニューロンと、自身またはその複数のニューロンのうちの別のニューロンとが、その複数のニューロンのうちのさらに別のニューロンとの活性結合を介して関連付けられることが可能であるニューラルネットワーク。 （もっと読む）