| 研究分担者 |
佐藤 整尚 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助教授 (60280525)
田村 義保 統計数理研究所, 統計計算開発センター, 教授 (60150033)
北川 源四郎 統計数理研究所, 所長 (20000218)
河野 英昭 九州大学, 理学研究院, 助教授 (60304721)
川崎 能典 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助手 (70249910)
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| 研究概要 |
基礎的研究としては,人工知能の分野で確立しつつあるBoosting技術と,20年ほど前に一時注目された擬ベイズ法やその後の諸ベイズ法との有機的融合の上に立つ,モデル統合のためのアルゴリズムの研究を,樋口が中心に行った.あわせて,最近進展著しいシーケンシャルモンテカルロ法で開発されたリサンプリング技法の,人工知能分野への埋め込みとその新展開も行った.比較的研究が進んでいる問題を初年度はとりあげ,上記の研究成果を確認してみた.具体的には,複数個のモデルの切り替え構造をもつ時系列モデルの精度の高い実用的計算法の研究をとりあげた.複数個のモデルを混合させながら動的に切り替えるアプローチを軸に,以下のような具体的な応用的研究テーマに取りくんだ.1)DNAマイクロアレイの解析2)大量人工衛星データの自動解析,3)High frequent financial dataの解析,4)Target tracking問題や動画特徴点軌跡の追尾問題.今年度は,前述した各個別応用問題の担当責任者が中心となって,問題の整理とデータセットの整備を行った.主たる計算には本研究所に既設の並列計算機システムを利用した.また,先端的なリサンプリング技術の目に見える成果として,超並列物理乱数発生装置を利用したさまざまなソフトの開発をスタートさせた.具体的には,一般ユーザーが利用しやすい形態での物理乱数の提供や,物理乱数に基づくブートストラップ法による誤差評価を高速に行うためのプログラム開発にとりくみ始めた.物理乱数発生装置を各CPUに備えた並列計算機システムは,平成13年度に実質的稼働が始まったばかりの本研究所のものを利用した.
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