| 研究領域 | 生物ナビゲーションのシステム科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H06538
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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| 研究分担者 |
打矢 隆弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10375157)
梶岡 慎輔 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40609517)
烏山 昌幸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40628640)
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| 研究期間 (年度) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 軌跡マイニング / 選択的推論 |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではヒトを含む様々な動物種の様々な移動行動の分析に汎用的に利用できるデータ分析法を確立した．従来の移動行動データ分析法は結果の統計的信頼性の定量化ができなかったが，本研究では，選択的推論と呼ばれるアプローチなどを導入することにより，移動行動データ分析結果の統計的推論を可能とした．特に，移動軌跡から群間で異なる部分軌跡を抽出するタスク，変化点を抽出するタスクにおいて，統計的信頼性保証付きの結果を得られるようになった．開発したデータ分析法をヒトを含む様々な動物種の様々な軌跡分析に適用し，その有用性を実証した．
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計測技術の発展により，車，ヒト，動物などの移動行動計測が可能となった．膨大な移動行動データを分析して知識を抽出する際には，統計的選択バイアスが生じるため，これまでは正しい信頼性評価が困難であった．本研究では，移動行動分析分野で初めて選択的推論と呼ばれる選択バイアス補正法を活用し，移動行動データから信頼性の高い知識を得る枠組を初めて開発し，その有効性を実証した．
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