| 研究課題/領域番号 |
24500279
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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 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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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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| 研究協力者 |
新名 玄 佐賀大学, 工学系研究科
岡田 望邦 佐賀大学, 工学系研究科先端融合工学専攻
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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 | マルチモーダルデータ解析 / ビッグデータ解析 / 自己組織化マップ / メタゲノム解析 / IPパケット解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，研究者がマルチモーダルデータの解析のために開発したパレート型自己組織化マップを，ゲノム解析，パケット解析，講義履修者の履修状況の解析，株価等の時系列データの解析に応用する手法について研究を行った．研究としてはゲノム解析への応用を主なものとし，大規模ゲノムデータから，これまで解析で用いられた頻度情報に加え，より細かいコンテキスト情報や，塩基間の相関係数をマルチモーダルな特徴量用い，パレート型学習SOMで解析を行った．また，パケット解析に関しては大規模データ解析に有用であると考えられるCGH-SOMを用いた解析法を考案した．
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| 自由記述の分野 |
ソフトコンピューティング
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