研究課題
若手研究(B)
本研究では，自己組織化マップと呼ばれるニューラルネットワークの拡張モデルに基づき，微生物群集と環境の相互作用を明らかにする微生物群集解析手法の開発を目的した．距離型を含む自己組織化マップと高階自己組織化マップにおいて，2つのデータ集合から共通の要因を推定するための新たな学習アルゴリズムを開発した．人工データを用いた実験により，期待通りの結果が得られることを確認した．また，実際の微生物群集データを用いた簡易的な実験において，開発したアルゴリズムの実データへの適用可能性を確認できた．
知的情報処理
