最終更新日：05/06第6回 曖昧な気持ちに挑むワークショップ
プログラム
登壇者，発表順序，司会者などは種々の都合により変更となる場合がございます． 予めご了承下さい．和文抄録は届きましたものから随時追記しております．
●1日目（11/9 Fri.）
14:00 セッション1 司会：吉川 歩（岡山大学）
- はずれ値を考慮した実数値GAによるファジィ測度の同定：石井 裕，室伏 俊明（東京工業大学）
ショケ積分モデルにおけるファジィ測度同定の新しい手法の提案されている。 提案する手法の特徴は、ファジィ測度の同定とはずれ値の除去が同時に出来ることであり、 アルゴリズムには実数値ＧＡを用いている。提案する手法の性能を調べるために、 人工データを用いた同定実験によって従来の手法(ＨＬＭＳ)との比較を行っている。 その結果、従来手法と性能に遜色が無いことが示されている。- 音楽感性とエントロピー・遷移確率・GA：三重野 芳典，椎塚 久雄（工学院大学）
（抄録待ち）- 感性と企業経営：戒野 敏浩（青山学院大学）
（抄録待ち）15:15 休憩
15:30 セッション2 司会：高萩 栄一郎（専修大学）
- ファジィ測度論における基数的双対原理と序数的双対原理：室伏 俊明（東京工業大学）
有限ファジィ測度μが P を満たすこととμの共役が Q を満たすことが同値のとき，条件 P，Q は双対という． 有限ファジィ測度に関する命題が成立すれば，その双対も成立する； これが基数的双対原理である．ファジィ測度μが P を満たせば， f(0)=0 なる任意の狭義単調増加連続関数 f:[0,μ(X)]→[0,∞] について fμも P を満たすとき， P は序数的という． ファジィ測度に関する序数的命題が成立すれば， その双対も成立する； これが序数的双対原理である．- 可分距離空間上のf-additive測度の正則性：本田 あおい，中野 隆文，岡崎 悦明（九州工業大学）
可分距離空間上のf-加法的ファジィ測度mが次の連続性を満たすものとする． 「任意の開集合の減少列Un↓φに対して，m(Un)↓0」 このとき，mは完全f-加法的である． この結果は室伏-菅野Fuzzy Sets & Systems 54 (1993) 351-354の条件を弱くしたものである．- 可能性測度の上・下半連続性：中野 隆文，本田 あおい，岡崎 悦明（九州工業大学）
コンパクト位相空間上の可能性測度をΠとおく．閉集合列に関する上からの連続性： 「任意の閉集合の減少列Fn↓Fに対して，Π(Fn)↓Π(F)」と可能性分布関数πの上，下半連続性との関連について報告する．16:45 休憩
17:00 セッション3 司会：菊地 浩明（東海大学）
- 警察官配分シミュレーション：伊藤 潤一，椎塚 久雄（工学院大学）
（抄録待ち）- カオスニューラルネットワークによる自動作曲システム：徳丸 正孝，村中 徳明，今西 茂（関西大学）
本研究では，カオスニューラルネットワークの連想想起能力を応用した自動作曲システムの構築を試みる． カオスニューラルネットワークには，記憶した複数のパターンを連想想起する過程で， 複数のパターンの特徴を複合した新たなパターンが想起されるなどの興味深い特徴がある． 本システムではこの特徴に着目し，既存のメロディを記憶パターンとして， 記憶されたメロディの特徴を複合した新たなメロディの作成を試みている．17:50 休憩
18:00 懇親会
●2日目（11/10 Sat.）
9:30 特別講演 司会：田丸 恵理子（富士ゼロックス）
- t-ノルムとファジィ論理：中島 信之（富山大学）
（抄録待ち）10:20 休憩
10:30 セッション4 司会：徳丸 正孝（関西大学）
- 高齢者、中年、青年における発達段階の認識について：奥田 裕紀（金城大学）
本研究では、発達段階の認知に関する、年齢による差異を検討するために、高齢者群（60歳以上）、 中年群（40-49歳）、青年群（18-20歳）の3被験者群について比較を行った。各被験者に、 5歳〜90歳の人が、「児童」、「青年」、「中年」、「高齢者」の各発達段階に当てはまる程度について評定を求め、 評定平均値に基づくファジイ集合のメンバーシップ関数を求めた。その結果、高齢者群は、中年群、 高齢者群に比較して、より高い年齢の人を青年・中年と認知する傾向が示された。また、高齢者群では、 自分より年齢の高い人であっても、高齢者としての認知が弱くなる傾向が示された。- 東海大学授業評価アンケートの決定木解析：菊地 浩明（東海大学）
（抄録待ち）- 対話型メンバーシップ関数同定法の現状と問題点：吉川 歩（岡山大学）
本稿では，回答しやすさを重視した「対話型メンバーシップ関数同定法」を開発することを最終目的とし， 次の事項を明らかにする．(1)メンバーシップ関数同定法の分類として対話型と非対話型の際を明らかにする． (2)対話型同定法の定義，特徴および問題点を詳述する．(3)対話型同定法の一例としてBASE法を取り上げ， その問題点とそれらの改善の方向性を示す．11:45 休憩＋昼食
13:00 セッション5 司会：室伏 俊明（東京工業大学）
- A Unified View of Gaussian Mixture Density Decomposition and Fuzzy Clustering with K-L Information Regularizer：市橋 秀友（大阪府立大学）
ファジィC平均法は目的関数の最適化によるクラスタリング法である． 一方，ガウス混合モデルは複数の正規分布を足し合わせて密度関数を表現し， パラメータ推定にEMアルゴリズムを適用する方法で一種のクラスタリング法とも考えられている． 本研究ではマハラノビス距離を用いるK-L情報量正則化FCM法(KFCM法)を提案し， ガウス混合モデルとの類似点と相違点を議論する． ガウス混合モデルは提案法におけるファジィ度を制御するパラメータλが２のときのみ同等のアルゴリズムが導かれるが， 特定の値以外の場合には対応する混合モデルが存在しない． また，Gustafson-Kesselの制約項を導入したGKKFCM法では，ノイズクラスタリングと同様の結果を得ることができる． メンバシップの確率的制約条件を取り除くだけで可能性的クラスタリングとなる．- 前進選択による準最適包除被覆モデルの探索：渡辺 哲史，室伏 俊明（東京工業大学）
準最適な包除被覆モデルの効率の良い探索手法を提案している． 最初に最もパラメータの少ない線形モデルを同定し，その後順次、 パラメータの一つずつ多い包除被覆モデルを同定していくことで，準最適なモデルを前進選択的に探索するものである． 3要素及び4要素集合においては全数探索の結果と一致し，効率良く探索を行うことが可能となった． また，残差分析の利用で，更に効率よく探索できることが期待される．- Choquet積分を用いたファジィ3値論理関数：高萩 栄一郎（専修大学）
真偽Unknownの各値を[0,1]の値で表現するファジィ３値論理関数を定義した． この関数は，3値論理関数の拡張であるとともに， 通常のファジィ論理関数の持つ「あいまいさの単調性」を満たす． また，ファジィ論理関数を本手法で真偽Unkonwnそれぞれの値への論理式で表現できる． 逆に真偽Unkonwnそれぞれの値への論理式をした場合のその3つの論理式間で満たさなくてはならない条件を検討する．