| 研究課題/領域番号 |
21700060
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
計算機システム・ネットワーク
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
岡村 寛之 広島大学, 大学院・工学研究院, 准教授 (10311812)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2010年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2009年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 隠れマルコフモデル / マルコフ型到着過程 / トラッフィクモデル / EMアルゴリズム / 一般化EMアルゴリズム / 変分近似 / 並列計算 / マルチコアCPU |
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| 研究概要 |
本研究課題では機械学習モデルとして利用されていたHMM(Hidden Markov Model)とネットワークトラッフィクの到着過程モデルとして利用されていたMAP(Markovian Arrival Process)の関連を明らかにし,それらを融合したトラッフィク解析指向の統計的学習モデルの開発を行った.また,大量のトラッフィクデータを解析する目的でデータ系列に対して並列化可能なHMMおよびMAPの学習(推定)アルゴリズムの開発を行った.さらに,構築したアルゴリズムの情報セキュリティに対する応用を提案した.
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