| 研究課題/領域番号 |
15K20986
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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 |
社会システム工学・安全システム
知能情報学
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| 研究機関 | 静岡大学 (2018-2019)
東京工業大学 (2015-2017) |
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研究代表者 |
水谷 友彦 静岡大学, 工学部, 講師 (00553984)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 非負行列分解 / 特異値分解 / 低ランク近似 / 逐次射影法 / 体積最小閉包楕円 / スペクトラル・クラスタリング / ハイパースペクトル画像 / 階層的交互最小二乗法 / 低ランク近似行列 / 前処理 / ノイズ頑強性 / 数理工学 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
分離可能性を仮定した下での非負行列分解に対する計算手法を改良，拡張し，大規模実データの分類や特徴量抽出に役立てることを研究目的とした．特に，楕円丸め法および前処理付き逐次射影法のノイズ頑強性と計算コスト削減に関して研究を実施した．その結果，前処理付き逐次射影法のノイズ頑強性に関して既存研究の結果を改善することに成功した．また，近似的に特異値分解を計算する手法を開発し，それを組み入れることで楕円丸め法や逐次射影法の計算コストを削減することに成功した．そして，ハイパースペクトラル画像の端成分抽出問題に対して有効に動作することを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
分離可能性を仮定した下での非負行列分解は新聞記事を分類する問題やハイパースペクトラル画像から端成分を抽出する問題などに応用することができる．このような実問題への応用を想定したとき，計算手法はノイズに対して頑強で，大規模データに対しても動作することが望まれる．本研究課題では逐次射影法と楕円丸め法のアルゴリズムを改良することで，ノイズ頑強性の向上と計算コストの削減に成功した．そして，実際にハイパースペクトラル画像の端成分抽出問題に適用し，その有効性を確認した．以上の考察から開発した手法は大規模実データから有益な情報を抽出することに役立つことが期待できる．
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