G - Physics – 06 – N
Patent
G - Physics
06
N
G06N 3/00 (2006.01) G06E 1/00 (2006.01) G06E 3/00 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01) G06G 7/00 (2006.01)
Patent
CA 2399725
A method and a device for classifying information which can be expressed with multivariable by using a computer with high precision at high speed in accordance with similarity, a method for permitting a computer to practice a procedure for classifying infotmation which can be expressed with multivariables with high precision at high speed in accordance with similarity, a program for executing the method, and a computer-readable recorded medium on which the program is recorded. For example, the method for classifying data on input vectors with high precision by a computer by nonlinear mappimg includes the following steps ((a) - (f)) (a) Input vector data is inputted to a computer, (b) an initial neuron vector is set, (c) the input vectors are classified into respective neuron vectors, (d) the neuron vectors are updated into structures similar to the structures of the input vectors classified into the respective neuron vectors and the structures of the input vectors classified into the neighborhoods of the neuron vectors, (e) the steps ((c), (d)) are repeated until a predetermined learning times is reached, and (f) the input vectors are classified into the neuron vectors and outputted.
L'invention concerne un procédé et un dispositif permettant de classifier des informations qui peuvent être exprimées avec des multivariables au moyen d'un ordinateur, avec une grande précision et à grande vitesse en fonction de la similarité. L'invention concerne également un procédé permettant à un ordinateur de pratiquer une procédure de classification d'informations qui peuvent être exprimées avec des multivariables avec une grande précision et à grande vitesse en fonction de la similarité, un programme conçu pour mettre en application le procédé et un support enregistré lisible par un ordinateur sur lequel le programme est enregistré. Le procédé de classification de données avec une grande précision, par exemple, sur des vecteurs d'entrée par un ordinateur par mappage non linéaire comprend les étapes suivantes (a-f) : a) les données des vecteurs d'entrée sont introduites dans un ordinateur ; b) un vecteur neuronal initial est déterminé ; c) les vecteurs d'entrée sont classifiés en vecteurs neuronaux respectifs ; d) les vecteurs neuronaux sont mis à jour en structures semblables aux structures des vecteurs d'entrée classifiées dans les vecteurs neuronaux respectifs et aux structures des vecteurs d'entrée classifiées dans les régions voisines des vecteurs neuronaux ; e) les étapes c) et d) sont répétées jusqu'à ce qu'un certain temps d'apprentissage soit atteint et f) les vecteurs d'entrée sont classifiés dans les vecteurs neuronaux, et émis.
Abe Takashi
Ikemura Toshimichi
Kanaya Shigehiko
Kawai Hironori
Kinouchi Makoto
Fetherstonhaugh & Co.
Kyowa Hakko Kogyo Co. Ltd
LandOfFree
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