| 研究課題/領域番号 |
21K11789
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 大分大学 |
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研究代表者 |
高見 利也 大分大学, 理工学部, 教授 (10270472)
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| 研究分担者 |
大城 英裕 大分大学, 理工学部, 助教 (80194091)
行天 啓二 大分大学, 理工学部, 准教授 (80305028)
下川 倫子 奈良女子大学, 研究院自然科学系, 准教授 (80554419)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 時系列解析 / 数理モデリング / 統計分析 / リザバーコンピューティング / 動的時間伸縮法 / 動的モード分解 / 同期分析 / 自己符号化器 / オートエンコーダ / 三次元畳み込み / 逆問題 / 統計モデリング / 集団運動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、集団運動による時系列データを対象として統計モデル化と数理モデル化を実施し、新たな時系列分析手法の開発を目指す。具体的には、自己駆動粒子の集団運動、および、心筋の集団運動の結果として得られる心電図データを対象とし、これらに対して深層学習による方法を含む統計モデル化と微分方程式などによる記述を利用した数理モデル化を実施する。さらに、数理モデルのシミュレーションと、時系列に対する動的モード分解などの分析手法を応用することで、統計的アプローチと数理モデルを融合したモデリング手法・データ分析手法を確立する。
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| 研究成果の概要 |
集団運動など複雑な運動をモデル化し、時系列を解析する手法について、一定の成果を上げることができた。まず、研究分担者による集団運動の実験的研究では、複数の自己駆動粒子の運動における分岐現象について明らかにした。研究代表者を中心として実施した時系列のモデル化については、リザバーとして群れの運動を利用したシステムを実装し、精度向上のための集団運動の要件を求めた。研究代表者のグループによる、ビデオ映像と音など異なる表現方法の時系列に対するモデル化・分析手法の検討では、深層学習によるモデル化と統計処理を組み合わせて分析を実施し、同期の判定手法に関する知見を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで群れの運動は粒子群最適化などの最適化問題を解くための手法の一つとして考えられていたが、本研究では時系列予測などのより難しいタスクに対しての応用を検討した。集団運動をリザバーとして取り入れたエコーステートネットワークによる時系列予測に関して、高精度の成果を得るための要件を研究することを通して、より広い問題に応用する道を開いた。
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