| 研究課題/領域番号 |
25280083
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
池田 和司 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (10262552)
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| 研究分担者 |
作村 諭一 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (50324968)
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| 連携研究者 |
久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特任准教授 (20631550)
渡辺 一帆 豊橋技術科学大学, 工学研究科, 講師 (10506744)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2015年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2014年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2013年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | ノンパラメトリックベイズ法 / セミパラメトリックモデル / 運転行動モデリング / ヘビーテイル / システム生物学 / 風況予測 |
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| 研究成果の概要 |
ノンパラメトリックベイズ法にセミパラメトリックモデルを組み合わせ，種々の実データに応用する研究を行った．その結果，セミパラメトリックモデルにおける推定関数法の最適な推定関数は情報幾何学によって与えられるが，本研究で扱ったデータには適用できないことがわかった．そこでCRPSやそれを拡張した評価方法を開発し，予想時間の長短に依存しないロバストな予測方法を開発し，その有効性をAMeDASデータによる風況予測問題で実証した．
また，運転行動データ解析，姿勢・荷重データ，Webデータ，マウス行動データなどに，ノンパラメトリックベイズ法を中心とした機械学習手法を応用し，その有効性を確認した．
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