Development of high generalization and stable classifiers

Research Project

Project/Area Number	25K07795
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21040:Control and system engineering-related
Research Institution	Kobe University
Principal Investigator	阿部重夫神戸大学, 工学研究科, 名誉教授 (50294195)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000) Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	パターン認識 / サポートベクトルマシン
Outline of Research at the Start	サポートベクトルマシン（SVM）に基づいた、高い汎化能力を有する、安定なパターン認識システムを実現するために、以下の新しい、安定識別器を高速に実現する方式を開発する。 ① SVMのパラメータを最適化するモデル選択を高速化する方式を開発する。 ② 教師データと安定性との関係を明らかにするとともに、安定なSVMをモデル選択する方法を開発する。 ③ モデル選択により決められたパラメータに従って学習したSVMを、最終的なSVMとして最適化する方式を開発する。