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  1. 紀要類
  2. 情報研究
  3. 第11号

帰属係数法に基づく類似度,帰属関係あいまい度,認識情報量の計算機シミュレーション

https://bunkyo.repo.nii.ac.jp/records/3387
https://bunkyo.repo.nii.ac.jp/records/3387
ce48f760-4d2a-4e80-aee9-223b85d1ac98
名前 / ファイル ライセンス アクション
BKSJ110005.pdf BKSJ110005.pdf (924.6 kB)
アイテムタイプ 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2012-01-17
タイトル
タイトル 帰属係数法に基づく類似度,帰属関係あいまい度,認識情報量の計算機シミュレーション
タイトル
タイトル Similarity, Membership Equivocation and Amount of Recognitive Information Relating to Membership Coefficient Method and its Computer Simulation
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ departmental bulletin paper
タイトル カナ
その他のタイトル キゾク ケイスウホウ ニ モトズク ルイジド キゾク カンケイ アイマイド ニンシキ ジョウホウリョウ ノ ケイサンキ シミュレーション
著者 鈴木, 昇一

× 鈴木, 昇一

鈴木, 昇一

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著者
値 Suzuki, Shoichi
所属機関
値 文教大学情報学部
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We point out three following matters : ( 1 ) It does not necessarily follow that a similarity-measure is defined between two any patterns. ( 2 ) The measure have only to be defined between any pattern and a typical pattern of any category. ( 3 ) The measure have to be defined using a perceptual representation of any pattern, that is, a model of any pattern.
 It is the purpose of the present paper to propose by the use of membership-coefficients the measure which satisfies three above matters and to compute by means of a computer simulation membership-equivocations and amounts of recognitive information of isolated Japanese vowels as input patterns. The equivocation is defined as an entropy function of the measure, and the amount as a Kullback discriminant function of the measure.
 We pay attention to the following request : An amount of selfinformation must be obtained as a logarithmic function of the reciprocal of an occurrence-probability of a category if a system recognizes that an input pattern belongs to the category. The request can be explained sufficiently with such an amount of recognitive information.
書誌情報 情報研究
en : Information and Communication Studies

巻 11, p. 51-68, 発行日 1990-01-01
出版者
出版者 文教大学
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 03893367
著者版フラグ
出版タイプ VoR
本文言語
値 日本語
ID
値 BKSJ110005
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Ver.1 2023-05-15 16:07:40.692306
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