| 研究課題/領域番号 |
24500280
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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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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
丁 数学 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (80372829)
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| 研究分担者 |
奥山 祐市 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (90404897)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2013年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2012年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 確率的情報処理 / スパース表現 / Incoherence辞書 / ブラインド信号分離 / 不完全なデータからの復元 / Sparse representation / Dictionary Learning / Incoherence / Proximal operator / Alternating optimization |
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| 研究成果の概要 |
Sparsityを測る尺度として信号行列の２乗行列式を提案した。平滑かつ列ごとで凸な関数となり、従来のものより優れた性能を持つ。このコスト関数を非負信号のブラインド信号分離処理に応用して、有効なアルゴリズムを発見した。信号のスパース表現についても研究した。この問題は欠完備であるので正則化が必要である。l1-normでSparsityを制約とともに辞書にIncoherenceと言う新な制約条件も導入した。アルゴリズムとして、各制約条件を罰関数で原問題を最適化問題に変更した。２次多項式と近接写像の最適化の繰り返すことで最適化を行った。厳密に解決ができるので、性能の優れたアルゴリズムと繋がった。
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