|
昨年度に引き続き確率微分方程式による身体活動の生成システムの同定手法の改良とその評価を行った。具体的には、システム同定の際に推定が必要な条件付き確率分布の推定に、機械学習によるガウス混合モデル推定を援用し、その推定精度についてシミュレーションデータを用いた定量評価を行った。さらに、ヒト精神疾患患者の身体活動データに適用し、同定したシステムパラメータにより、高精度で精神疾患のクラスタ分類が可能であることを確認した。また、アルコール依存症モデルマウスの行動データに適用し、開発手法の適用可能性を検討した。一方、機械学習を援用した観測時系列データに戻づく時系列生成モデルの分岐構造の推定手法のさらなる評価を行った。
|
