| 研究課題/領域番号 |
17K00316
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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 | 横浜商科大学 |
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研究代表者 |
浮田 善文 横浜商科大学, 商学部, 教授 (70308203)
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| 研究分担者 |
斉藤 友彦 湘南工科大学, 工学部, 准教授 (50464798)
松嶋 敏泰 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30219430)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 同時実験 / 線形基底関数モデル / データ収集コスト / ベイズ線形回帰 / 直交計画 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，高次元データの処理を可能にする枠組みを構築し，類似する複数目的に対し，各目的に含まれる考慮すべき要因を全て調べることが可能な同時実験を提案した．また，実験計画法のモデルは全てのパラメータが独立となる直交基底関数モデルでも表現可能であるため，扱う因子数およびパラメータの次元数が非常に大きい場合のプログラミングに，伝統的なモデルと直交基底関数モデルの両方を用いる新たな方法を提案し，その特性を明らかにした．
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| 自由記述の分野 |
機械学習，実験計画法，信号処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実験計画法において，複数目的に対して同時実験を行うことができれば，より少ない実験回数，コストでの実験の実施が期待できる．本研究で提案した同時実験により，これまでコスト面で困難と思われていた実験の実施が可能になるため，新たな応用先の開拓が期待できる．また本研究では，実験計画法のモデルを直交基底関数モデルで表現することで，他分野（機械学習分野，信号処理分野など）との関連を明らかにすることができた．これにより，関連する他分野での研究成果も利用可能となるため，学術的な意義も大きい．
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