| 研究課題/領域番号 |
19360182
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
システム工学
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
阿部 重夫 神戸大学, 大学院工学研究科, 教授 (50294195)
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| 研究分担者 |
小澤 誠一 神戸大学, 大学院工学研究科, 准教授 (70214129)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2008
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| 研究課題ステータス |
完了 (2008年度)
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| 配分額 *注記 |
7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2008年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2007年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | システム情報(知識)処理 / パターン認識 / サポートベクトルマシン / 特徴抽出 / 特徴選択 / ファジィ推論 / マルチプルクラシファイアシステム / カーネル判別分析 / オンライン特徴抽出 |
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| 研究概要 |
a) KDA (Kernel Discriminant Analysis)を特徴選択の基準として特徴選択する方式を開発した.
b) 特徴空間上のKDA に基づいてパターン認識する方式を開発した.またファジィ識別器の可視化のプリミティブな方式を開発した.
c) カーネルファジィ識別器のメンバーシップ関数をSVM のマージン最大化の概念によりチューニングする方式を開発した.
d) 相関のある複数のパターン認識問題が逐次的に与えられるマルチタスク学習問題に対し,少ない訓練データで高い汎化能力が得られるマルチプルクラシファイアシステムを開発した.
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