| 研究課題/領域番号 |
24500279
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
堂薗 浩 佐賀大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00217613)
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| 研究分担者 |
中國 真教 福岡大学, 総合情報処理センター研究開発室, 准教授 (10347049)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | 自己組織化マップ / DNAシーケンス解析 / アノーマリティ検出 / 次世代シーケンサー / 隠れマルコフモデル / 時系列解析 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は最終年度であり，パレート型自己組織化マップについて，その実際の応用に関して研究を行った．
まず，最も重点的に研究を行ったのがDNAシーケンスデータの分類に関する研究である．メタゲノム解析などで得られた，複数の生物種が混合したDNAシーケンスから生物種ごとのシーケンスを取り出すことを考え，特に，次世代シーケンサーのシーケンス解読結果である，短い断片配列に対して判別を行う方法について研究を行った．パレート型自己組織化マップのマルチモーダルベクトルの統合，教師付き学習とアノーマリティ判別能力を応用することで，DNAシーケンス中のタプルの頻度，および、相関係数を用いることで，よりよい精度で判別が行えることを示し，国際会議で２件の発表を行った．
また，隠れマルコフモデルを用いた自己組織化マップに関する研究を進め，株価データ等の時系列データを，時系列の発生順にマップできることを示し，１件の投稿論文を発表した．
さらに，今回の研究テーマに関連して，今年度より，自己組織化マップを用いた深層学習方式について研究を開始し，すでに，プロトタイプのシステムを作成しており，現在実験を進めている段階である．
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