| 研究課題/領域番号 |
26730021
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
大草 孝介 九州大学, 芸術工学研究科(研究院), 助教 (30636907)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 多次元時系列データ / 超低周波データ / パターン認識 / センシングデータ |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，提案中の超低周波多次元時系列データのパターン認識モデルの実データへの適用を複数行い，提案モデルの有用性の検証を主として行った．また，この解析によって，提案手法がセンシングデータだけでなく，ECサイト等の顧客購買データの解析にも適用可能なことが判明した．顧客のWebサイト上の行動を時系列データとして解析することにより，顧客間の行動特性の共通性などの解析が可能となり，例えば購買に至る有効なサイト上の巡回経路の推定に活用することが出来るという結論を得た．
さらに，次年度以降の解析を視野に入れ，マイクロ波ドップラーセンサの回路設計および，解析のためのソフトウェア構築を行った．これにより本研究の目的の一つである，多次元低周波時系列データの解析用公開データベースの構築がスムースに行えるようになるものと推測される．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の研究成果は，提案中の多次元低周波時系列データのパターン認識モデルの実データへの適用であった．提案モデルへの歩行データへの適用結果はIAENG Transactions on Engineering Sciencesに掲載された．また，ECサイトの顧客購買データへの適用結果は，日本計算機統計学会の論文誌に掲載された．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，提案モデルの適用対象をより多岐に発展させることを目標にするとともに，モデルのパラメータ推定精度の検証を行っていく予定である．多次元低周波時系列データの解析用公開データベースの対象としてマイクロ波ドップラーセンサのデータを検討しており，これらのデータの解析モデルの構築も考慮に入れる．また，提案モデルの数理的な特性の評価についても検討する．
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