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多クラス識別に対する幾何的マージン最大化ソフトマージンサポートベクトルマシン

研究課題

研究課題/領域番号 24500275
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 感性情報学・ソフトコンピューティング
研究機関大阪大学

研究代表者

巽 啓司  大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30304017)

研究期間 (年度) 2012-04-01 – 2016-03-31
研究課題ステータス 完了 (2015年度)
配分額 *注記
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワード多クラス識別問題 / 教師有り学習 / サポートベクトルマシン / 多目的最適化 / マージン最大化 / クラスタリング / 2次錐計画問題 / 多クラス識別 / 一対多手法 / 汎化性能 / 一括型手法 / 機械学習 / 一対一手法 / 多目的最適化問題
研究成果の概要

著者がすでに提案している,多クラス識別問題に対して幾何マージンを正確に最大化する多目的多クラスサポートベクトルマシン(MMSVM)に対し,例外データが含まれる教師データに対しても学習可能なソフトマージンモデルへの拡張や,クラスタリングなどを利用した学習時のメモリー使用量・計算時間を削減した定式化,その解法について検討した.その際,制約領域の制限法,多目的最適化問題の求解法,スラック変数に対するペナルティ関数などの選択の組み合わせを様々に検討し,その中で,サポートベクトルに基づくデータ削減,候補集合を広げた一対多に基づくMMSVM,k-means法を用いたMMSVMの有効性を確認した.

報告書

(5件)
  • 2015 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2014 実施状況報告書
  • 2013 実施状況報告書
  • 2012 実施状況報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2016 2014 2013 2012

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (7件) (うち招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Support vector machines maximizing geometric margins for multi-class classification2014

    • 著者名/発表者名
      Keiji Tatsumi, Tetsuzo Tanino
    • 雑誌名

      TOP: An Official Journal of the Spanish Society of Statistics and Operations Research

      巻: 22 ページ: 815-840

    • 関連する報告書
      2014 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] クラスタリングにより識別器候補を限定した多目的マルチクラス サポートベクトルマシンの計算量削減法2016

    • 著者名/発表者名
      巽啓司
    • 学会等名
      計測自動制御学会 第43回知能システムシンポジウム
    • 発表場所
      室蘭工業大学(室蘭、北海道)
    • 年月日
      2016-03-10
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
  • [学会発表] A Complexity Reduction Method for the Multiobjective Multiclass Support Vector Machine2014

    • 著者名/発表者名
      Keiji Tatsumi, Tetsuzo Tanino
    • 学会等名
      The 20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies
    • 発表場所
      Centre de Convencions Internacional de Barcelona - CCIB, Barcelona, Spain
    • 年月日
      2014-07-14
    • 関連する報告書
      2014 実施状況報告書
  • [学会発表] 一対多手法に基づいた幾何マージン最大化手法のソフ トマージンモデルへの拡張 と学習時間削減2014

    • 著者名/発表者名
      巽啓司
    • 学会等名
      日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014年春季研究発表会
    • 発表場所
      大阪大学豊中キャンパス(大阪)
    • 関連する報告書
      2013 実施状況報告書
  • [学会発表] 一対一手法に基づいた多クラス多目的サポートベ クトルマシンの学習2013

    • 著者名/発表者名
      巽啓司
    • 学会等名
      第57回システム制御情報学会研究発表講演会
    • 発表場所
      兵庫県民会館(兵庫)
    • 関連する報告書
      2013 実施状況報告書
  • [学会発表] 一対一手法に基づく多クラス多目的 サポートベクトルマシンに対する参 照点を利用した学習法2013

    • 著者名/発表者名
      巽啓司
    • 学会等名
      日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013年秋季研究発表会
    • 発表場所
      徳島大学 常三島キャンパス(徳島)
    • 関連する報告書
      2013 実施状況報告書
  • [学会発表] A soft-margin multiobjective multiclass support vector machine with unified objective functions for maximizing geometric margins and minimizing slack variables2012

    • 著者名/発表者名
      巽啓司
    • 学会等名
      15th Czech-Japan Seminars on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty
    • 発表場所
      大阪大学待兼山会館(大阪)
    • 関連する報告書
      2012 実施状況報告書
  • [学会発表] Multiclass Support Vector Machines Based on Multiobjective Optimization2012

    • 著者名/発表者名
      巽啓司
    • 学会等名
      西安交通大学電子情報工学部
    • 発表場所
      西安交通大学電子情報工学部(西安・中華人民共和国)
    • 関連する報告書
      2012 実施状況報告書
    • 招待講演

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公開日: 2013-05-31   更新日: 2019-07-29  

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