| 研究課題/領域番号 |
24650069
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)
|
|---|
| 連携研究者 |
伊庭 幸人 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (30213200)
清水 昌平 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (10509871)
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2014-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2013年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2012年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 知識発見 / データマイニング / 確率モデル / 機械学習 / 希少事象 / 災害 / 希少事象解析 / 希少事象シミュレーション / マルコフチェインモンテカルロ / 統計的推定 / 確率的シミュレーション / 希少シナリオ / 大規模洪水 / 河川水流モデル / 降雨確率モデル |
|---|
| 研究概要 |
従来，データや背景知識を反映する確率モデル学習の研究が盛んに行われてきたが，希少・特殊な条件下での条件付き確率モデル学習法の研究は非常に少なかった．本研究では，既知のデータ・背景知識から希少または特殊な条件下での事象やシナリオ生起の条件付き確率シミュレーションモデルを効率的かつ高精度に学習する原理の確立を行った．更に稀な巨大災害発生シナリオなどのシミュレーションへの実験的適用を通じ，希少・特殊な事象やシナリオの確率的推定・予測の新たな方法論を提示した。
|
