研究課題
前年度までに取り組んできた2種類のメタパターン発見手法を洗練して実験で実用性を確認するとともに,新たに分類子クラスタリングとクラス分類ルールに関する2種類のメタパターン発見手法を考案・開発し, 実験で有効性を示した.購入した高性能計算機は,これらの実験に有効に用いた.クラスラベルなしデータアンサンブルから共通クラスタに関するメタパターンを発見する手法に関しては,高速化を図った.クラスラベル付きデータアンサンブルからスパースモデリング重みに関するメタパターンを発見する手法については,パターン定義などを改良した.人工データと実データを用いた実験では,計算時間や発見メタパターン数など実用性を確認した.さらに,クラスラベル付きデータアンサンブルを入力とし,学習される線形モデルのクラスタリングに関するメタパターンを発見する手法および確率的クラス分類ルールが一部のデータ集合において成立するメタパターンを発見する手法を考案・開発した.人工データと実データを用いた実験では,前者は既存のマルチタスククラスタリングとほぼ同等の性能を示すが,顔表情に関するデータではより優れていた.後者は,新規に開発した情報量基準に基づいており,一般性,正確性,希少性など分類ルールが満たすべき性質を正しく統一的に評価できる.その他,顔表情分類に関するデータアンサンブルを取得して整備し,実験に用いた.人行動分類,人姿勢クラスタリング,顔表情分類など,関連するデータマイニング問題にも取り組んだ.
27年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2016 2015 その他
すべて 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 3件、 査読あり 7件、 謝辞記載あり 7件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 7件) 備考 (2件)
Journal of Intelligent Information Systems
巻: TBD ページ: TBD
10.1007/s10844-015-0392-1
Proc. Eighth International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA 2015)
巻: N/A ページ: N/A
10.1145/2769493.2769538
Proc. 2015 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2015)
巻: N/A ページ: 328-334
10.1007/s10844-014-0329-0
New Trends in Databases and Information Systems (ADBIS 2015), Communications in Computer and Information Sciences (CCIS)
巻: 539 ページ: 36-43
10.1007/978-3-319-23201-0_5
Discovery Science (DS 2015), LNAI
巻: 9356 ページ: 266-274
10.1007/978-3-319-24282-8_22
Foundations of Intelligent Systems (ISMIS 2015), LNCS
巻: 9384 ページ: 150-159
10.1007/978-3-319-25252-0_16
Ambient Intelligence (AmI 2015), LNCS
巻: 9425 ページ: 263-283
10.1007/978-3-319-26005-1_18
http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~suzuki/kaken1315-j.html
http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~suzuki/kaken1315.html