@article{oai:bunkyo.repo.nii.ac.jp:00003453,
 author = {鈴木, 昇一 and 佐久間, 拓也 and ?釈氏, 孝浩 and 前田, 英明 and 下平, 丕作士},
 journal = {情報研究, Information and Communication Studies},
 month = {1997-01-01, 2012-01-17},
 note = {パターン認識過程は、入力パターンの帰属するであろうカテゴリ候補の集合を単一の元から成るカテゴリ候補の集合に変換するもの(カテゴリ候補を絞っていき、該当しないカテゴリ候補(非カテゴリ候補)を除去して行く過程)であると考えてみよう。
非カテゴリ候補の除去過程にソフトウェア信頼性の理論を適用するため、非カテゴリ候補の個数を数えていく計数過程N(t)(時刻t迄に発見された非カテゴリ候補の個数)が非定常ボアソン確率過程とみなされる。N(t)の期待値である平均値関数(強度関数)M(t)の満たす微分方程式を仮定し、時刻tにおける残存非カテゴリ候補1個当りの非カテゴリ候補発見率などにつき、研究する。
　問題とする処理の対象パターンφが最終的に認識されるためには、1つのカテゴリ候補を除き、残りのすべてのカテゴリ候補が非カテゴリ候補として除去されなければならないが、S.Suzukiの提案したカテゴリ帰属知識に関する不動点方程式が成立し、認識の働きが終了するという過程に関し、その途中の認識過程に残存するカテゴリ候補の個数を推定するための分析などがなされている。特に、単位時間当りに発見される非カテゴリ候補の平均個数はその時刻の残存非カテゴリ候補の数に比例するとしない遅れS字型ソフトウェア信頼度成長モデルに対応するパターン認識過程が、非カテゴリ候補の存在を観測・確認する過程と、構造受精変換を行って非カテゴリ候補の抽出に至る過程との2つの過程からなるとした認識過程が研究される。
\n　Let us assume that a process of recognizing a pattern may be that of narrowing down a set of categories to which a pattern may possibly belong. A counting process N (t) denotes the number of categories (non-category candidates) which a recognizer detected till time t and to which a pattern may possibly belong.
　Let us consider that N (t) is a nonhomogenuous stochastic Poisson process according to the theory of software reliability growth model. Assuming a differential equation of mean value function which is the expectation of N (t), we shall investigate a rate of non-category candidates detected per residual non-category candidates.
　Two conditions for the recognizer to be able to recognize the pattern in question is that in a final stage of a multi-step recognition only category candidate remains eventually and all the other category candidates must be removed. When a fixed-point equation about categorical membership knowledges suggested by S.Suzuki holds, the muti-step recognition of the pattern comes to an end. An analysis for a fixed-point induction of such a recognition is made to estimate a number of category candidates which remains at each stage. The corresponding recognition process of the delayed S-shaped SRGM (Software Reliability Growth Model)DSSRGM, where in this DSSRGM the expected number of non-category-candidates in existence detected per unit time (the instantaneous detection rate) is not proportional to the number of the current residual non-category candidates is specially in detail studied. This recognition process consists of two successive phases, namely a former phase observing an existence of non-catagory candidates, and a latter phase extracting non-category candidates by the application of selected structure-fertilization transformations to the current categorical membership knowledge.},
 pages = {53--103},
 title = {不動点探索形構造受精変換多段階認識の、確率過程論的取り扱い},
 volume = {18},
 year = {}
}