| 研究課題/領域番号 |
15K16066
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 宇部工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
三澤 秀明 宇部工業高等専門学校, 電気工学科, 准教授 (40636099)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 自己組織化ニューラルネットワーク / 異種データ統合 / 環境要因 / 微生物群集 / 自己組織化ネットワーク / 自己組織化マップ / 微生物群集解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，自己組織化マップと呼ばれるニューラルネットワークの拡張モデルに基づき，微生物群集と環境の相互作用を明らかにする微生物群集解析手法の開発を目的した．距離型を含む自己組織化マップと高階自己組織化マップにおいて，2つのデータ集合から共通の要因を推定するための新たな学習アルゴリズムを開発した．人工データを用いた実験により，期待通りの結果が得られることを確認した．また，実際の微生物群集データを用いた簡易的な実験において，開発したアルゴリズムの実データへの適用可能性を確認できた．
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