-
公开(公告)号：CN112183571B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202010535196.X
申请日：2020-06-12
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 提供了一种存储有预测程序的计算机可读记录介质、预测方法以及预测装置。根据实施方式的预测程序使得计算机能够执行接收处理、生成处理以及确定处理。接收处理接收要被预测的输入数据。基于多条规则信息、根据针对多个属性的预定顺序条件生成树结构数据，每条规则信息由所述多个属性的属性值的组合与标签的关联性指示，所述树结构数据通过对所述多条规则信息进行聚合而获得，所述树结构数据包括作为分支的属性值。确定处理在当基于输入数据将树结构数据中的多个属性中的预定属性的属性值确定为预定值时，基于获得作为关于预定属性的预定值的确定结果的、预定标签的值的可能性，确定使关于预定属性的预定值的确定结果到达预定标签的贡献度。
-
公开(公告)号：CN116341675A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211530853.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 富士通株式会社 , 国立大学法人大阪大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种非暂态计算机可读记录介质，其中存储有信息处理程序，该信息处理程序使计算机执行处理，该处理包括：基于变量的优先级顺序和估计量从多个变量中决定一个或更多个变量是关于重要性程度的问题的目标，所述变量的优先级顺序是基于指示所述多个变量的排名的多个模式确定的，所述估计量指示关于每个模式与预定条件匹配的可能性；以及基于关于所决定的变量的问题的回答结果来更新该估计量。
-
公开(公告)号：CN112183570A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010505036.0
申请日：2020-06-05
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 提供了预测方法、预测设备和记录介质。记录介质中存储有使计算机执行以下处理的预测程序：接收要经受预测的输入数据；以及根据每个都具有说明变量和目标变量的训练数据集，通过使用假设集和包括在假设集中的假设的相应权重来生成预测结果，所述假设每个都由说明变量的组合形成、对训练数据集中的任何训练数据集进行分类并且满足特定条件，所述权重是基于每个假设对于训练数据集中的每个训练数据集是否成立来学习的。所述生成包括：确定包括在伪布尔函数中的变量的值，使得预测结果满足特定条件的概率满足预定标准，所述伪布尔函数包括与说明变量对应的变量。
-
公开(公告)号：CN117916750A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202180102152.0
申请日：2021-09-15
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N20/00 , G06F18/241
Abstract: 本发明的信息处理装置接受对象数据，通过分类器将对象数据分类至多个类别中的任一类别。信息处理装置参照肯定模式管理表，判定是否存在与对象数据对应的肯定模式。信息处理装置参照否定模式管理表，判定是否存在与对象数据对应的否定模式。若存在肯定模式，并且不存在否定模式，则信息处理装置肯定地评价对象数据的分类结果。信息处理装置输出表示对对象数据的分类结果进行肯定评价的消息，使得用户能够参照该消息。
-
公开(公告)号：CN114402312A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201980100302.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 岩下洋哲
IPC: G06F16/20
Abstract: 本发明提供模式搜索程序、模式搜索装置以及模式搜索方法。基于有关多个属性模式所包含的各属性的在多个样本中的出现集合的包含关系，来决定多个属性模式所包含的各属性的优先级，其中，上述多个属性模式分别表示一个以上的属性，根据基于决定的优先级的搜索顺序，来进行多个属性模式中的每个属性模式是否是显露模式的判定，在进行判定的处理中，在第一属性模式在多个样本中的出现频率为第二属性模式在多个样本中的出现频率以上的情况下，不进行有关第一属性模式的判定，其中，第二属性模式具有第一属性模式所包含的属性中的除了优先级最低的属性以外的所有属性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111626760A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010116720.X
申请日：2020-02-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q30/02 , G06N20/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了分配方法和设备、提取方法和设备以及计算机可读记录介质。分配设备通过使用包括目标变量和与该目标变量对应的一个或更多个说明变量的数据的一部分作为训练数据，执行根据数据的说明变量预测目标变量的模型的训练。分配设备根据关于数据的说明变量的至少一部分的分类条件，将通过从数据中排除训练数据而获得的测试数据分类到组中。分配设备针对组中的每一个，使用所训练的模型根据测试数据的说明变量预测目标变量。分配设备基于在预测时预测的针对组中的每一个的目标变量，计算要分配给组中的每一个的预定资源量。
-
-
公开(公告)号：CN114287017A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201980099698.8
申请日：2019-08-29
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明提供模式提取程序、装置以及方法，获取样本集合数据，该样本集合数据与多个属性各自的属性值和表示针对动作的反应是否成功的标签信息分别建立关联，获取分别为1个以上的属性值的组合的多个组合模式，针对多个组合模式中的各个组合模式，基于样本集合数据所示的样本中的满足组合模式的样本的数量和满足组合模式的样本中的成功例的比例来决定评价值，提取与多个组合模式各自的评价值中成为极大值的评价值对应的组合模式，由此提取出能够得到从市场化的观点出发有用的段的信息的属性值的组合模式。
-
公开(公告)号：CN110909758A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910858365.0
申请日：2019-09-11
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 岩下洋哲
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了计算机可读记录介质、学习方法和学习装置。计算机可读记录介质存储有程序，该程序使计算机执行以下处理，该处理包括：根据训练数据生成满足特定条件的多个假设的假设集，每个训练数据包括解释变量和目标变量，多个假设中的每个假设是解释变量的组合，训练数据中的每个训练数据被分类为多个假设中的任何一个；以及执行机器学习过程，以基于多个假设中的每个假设是否包括训练数据中的每个训练数据，来计算假设集中包括的多个假设中的每个假设的权重。
-
公开(公告)号：CN118647985A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202280090630.5
申请日：2022-02-10
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 信息处理装置(1)根据按照每个样本积蓄了各样本具有的多个特征量的值的特征量数据(21)，生成按照每个样本基于预先设定的项目将各样本具有的多个特征量的值二值化后的二进制特征量数据(22)，使用二进制特征量数据(22)，列举样本集全部表示真值的项目集，按照每个项目集，计算与各项目集建立了对应关系的样本集中的特征量数据(21)中的多个特征量间的相关性，并将判定为有相关性的项目集选择为应该进行因果搜索的条件。由此，能够精度良好地选择显现相关性的条件。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.022 seconds)
