| 研究課題/領域番号 |
26330251
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 県立広島大学 (2016)
豊橋技術科学大学 (2014-2015) |
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研究代表者 |
岡部 正幸 県立広島大学, 経営情報学部, 講師 (50362330)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | カーネル行列学習 / アンサンブル学習 / 制約付きK-means / 制約付きk-means / ブースティング / 異常検知システム / 異常検知 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，機械学習による高精度なデータ分類器の生成に欠かせない技術であるカーネル行列学習を，大規模かつ流動的な性質を持つストリームデータの分類タスクにおいて利用可能とすることを目的とし，それに対応する逐次・高速処理可能なカーネル行列学習アルゴリズムの構築と制約付与データ対の能動的選択アルゴリズムの構築を行った．また，ストリームデータ分類の応用例として，ネットワークトラフィックデータからの異常検知システムを構築し，実環境における運用を通じて構築したアルゴリズムの実用性について検証した．
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