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1. (WO2008059624) PROCÉDÉ, PROGRAMME ET DISPOSITIF DE RÉALISATION D'UN MODÈLE DE CLASSIFICATION/PRÉVISION À DEUX CLASSES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international

N° de publication : WO/2008/059624 N° de la demande internationale : PCT/JP2007/056412
Date de publication : 22.05.2008 Date de dépôt international : 27.03.2007
CIB :
G06N 5/04 (2006.01) ,G06F 17/30 (2006.01) ,G06N 3/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
5
Systèmes de calculateurs utilisant des modèles basés sur la connaissance
04
Méthodes ou dispositifs inférents
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30
Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
Déposants :
富士通株式会社 FUJITSU LIMITED [JP/JP]; 〒2118588 神奈川県川崎市中原区上小田中4丁目1番1号 Kanagawa 1-1, Kamikodanaka 4-chome, Nakahara-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa 2118588, JP (AllExceptUS)
湯田 浩太郎 YUTA, Kohtarou [JP/JP]; JP (UsOnly)
Inventeurs :
湯田 浩太郎 YUTA, Kohtarou; JP
Mandataire :
青木 篤 AOKI, Atsushi; 〒1058423 東京都港区虎ノ門三丁目5番1号 虎ノ門37森ビル青和特許法律事務所 Tokyo SEIWA PATENT & LAW Toranomon 37 Mori Bldg. 5-1, Toranomon 3-chome Minato-ku, Tokyo 1058423, JP
Données relatives à la priorité :
2006-30727713.11.2006JP
Titre (EN) TWO-CLASS CLASSIFYING/PREDICTING MODEL MAKING METHOD, CLASSIFYING/PREDICTING MODEL MAKING PROGRAM, AND TWO-CLASS CLASSIFYING/PREDICTING MODEL MAKING DEVICE
(FR) PROCÉDÉ, PROGRAMME ET DISPOSITIF DE RÉALISATION D'UN MODÈLE DE CLASSIFICATION/PRÉVISION À DEUX CLASSES
(JA) 2クラス分類予測モデルの作成方法、分類予測モデル作成のためのプログラムおよび2クラス分類予測モデルの作成装置
Abrégé :
(EN) A highly-reliable two-class classifying/predicting model is made by performing substantially 100% two-class classification independently of the difference of classification scheme. The method of the invention comprises a first step of preparing as learning data a sample set containing samples belonging to a first class and samples belonging to a second class, a second step of performing judgment analysis of the sample set to define a first judgment function having a high classification characteristic for the first class and a second judgment function having a high classification characteristic for the second judgment function, a third step of classifying the samples of the sample set by using the first and second judgment functions and detecting samples for which the results of both classifications disagree with each other, a fourth step of repeating the second and third steps by using the detected samples as a new sample set, and a fifth step of stopping the fourth step if the number of samples for which the results disagree at the third step becomes a given value or less.
(FR) Selon l'invention, un modèle de classification/prévision à deux classes extrêmement fiable est obtenu par réalisation d'une classification à deux classes de quasi 100%, indépendamment de la différence d'un schéma de classification. Le procédé de cette invention comprend une première étape de préparation d'un ensemble contenant des échantillons (en tant que données de formation) qui appartiennent à une première classe et des échantillons qui appartiennent à une seconde classe, une deuxième étape d'analyse d'évaluation de l'ensemble d'échantillons afin de définir une première fonction d'estimation possédant une caractéristique de classification élevée destinée à la première classe et une seconde fonction d'estimation possédant une caractéristique de classification élevée destinée à la seconde classe, une troisième étape de classification des échantillons de l'ensemble par utilisation des première et seconde fonctions d'estimation et par détection des échantillons pour lesquels les résultats des deux classifications ne correspondent pas, une quatrième étape de répétition des deuxième et troisième étapes à l'aide des échantillons détectés en tant que nouvel ensemble d'échantillons, et une cinquième étape d'arrêt de la quatrième étape si le nombre d'échantillons dont les résultats ne correspondent pas à la troisième étape atteint une valeur égale ou inférieure à une valeur données.
(JA)  分類手法の相違に関わらず、実質的に100%近い2クラス分類を行って、信頼性の高い2クラス分類/予測モデルを作成する。  本発明の方法は、第1のクラスに属する複数のサンプルと第2のクラスに属する複数のサンプルとを含むサンプルセットを学習データとして準備する第1のステップと、サンプルセットに判別分析を行って、第1のクラスに対する高い分類特性を持つ第1の判別関数と、第2のクラスに対する高い分類特性を持つ第2の判別関数を作成する第2のステップと、第1および第2の判別関数を用いてサンプルセットの分類を実行し、両者の分類結果が一致しないサンプルを特定する第3のステップと、特定されたサンプルを新たなサンプルセットとして用いて、第2、第3のステップを繰り返す第4のステップと、第3のステップで前記一致しないサンプルの個数が一定値以下となった場合、第4のステップを停止させる第5のステップと、を備える。
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MT, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : Japonais (JA)
Langue de dépôt : Japonais (JA)
Également publié sous:
KR1020090060359JPWO2008059624US20090222390JP4985653