超多数の動的モデルの組織的統合に基づく予測法に関する研究

2003 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 14208025
• 研究機関: 文部科学省統計数理研究所
• 研究代表者: 樋口 知之 統計数理研究所, 予測制御研究系, 教授 (70202273)
• 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)
• キーワード: モデル統合 / マルコフ切り替え / DNAマイクロアレイ / target tracking / データマイニング / high frequency financial data / 物理乱数

研究概要

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組んだ:DNAマイクロアレイの解析,大量人工衛星データの自動解析,High frequent financial dataの解析,Target tracking問題や動画特徴点軌跡の追尾問題.平成16年1月から使用が可能になった研究所の新しい大型並列計算機システムを利用して,さらなる大規模計算の実施に集中的に取組んだ.新しい大型並列計算機システムと既存超並列物理乱数発生装置を備えた計算機システム上で,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方法の考察も行った.応用的研究としては,各個別問題において,シミュレーションデータによる方法の検証を進めた.また方法論の新しい応用分野開発として,マーケティング分野でのマルコフ切り替え/モデル統合型時系列モデルの開発を通じて参入した.理論的研究においては,モデル切り替えの基本的仕組みであるマルコフモデルを拡張したものを模索した.これにより,よりダイナミズムに富んだ,状態の変化に即応性の高いモデル組織化の研究を進めた.平成15年12月に国内外の専門家を招聘し,理論的研究成果と萌芽的な応用成果の発表を目的の一つとして国際シンポジウムを開催した.その機会に他分野,特に人工知能の領域の研究者との情報交換を積極的に進めた.ゲノム分野の有力な国際会議と同時並列開催したので,特にゲノム解析周辺のモデル統合について研究方向性の確認ができ有益であった.

研究成果

• [文献書誌] S.Imoto, T.Higuchi, T.Goto, K.Tashiro, S.Kuhara, S.Miyano: "Combining microarrays and biological knowledge for estimating gene networks via Bayesian networks"Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2(2)(印刷中). (2004)
• [文献書誌] T.Sato, T.Higuchi, G.Kitagawa: "Statistical Inference using Stochastic Swiching Models for the Discrimination of Unobserved Display Promotion from POS Data"Marketing Letters. (印刷中). (2004)
• [文献書誌] T.Highchi, J.Fukuda: "Monte Carlo Mixture Kalman filter and its application to GPS data analysis for spase-time inversion"Proceedings of 13^<th> IFAC Symposium on System Identification. 1299-1304 (2003)
• [文献書誌] S.Imoto, T.Higuchi, T.Goto, K.Tashiro, S.Kuhara, S.Miyano: "Combining Microarrays and Biological Knowledge for Estimating Gene Networks via Bayesian Networks"Proceedings of IEEE Computer Society Bioinformatics Conference. 104-113 (2003)