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論文概要
特集:自己組織化マップの基礎から応用まで
原著論文
  • 古賀 裕章, 古川 徹生, 升井 一朗, 堀尾 恵一
    原稿種別: 原著論文
    30 巻 (2018) 2 号 p. 517-524
    公開日: 2018/04/15
    ジャーナル オープンアクセス

    本論文では,側頭部X線画像より得られた形状データと嚥下機能との関連性を解析する手法を提案した.形状データとの関連性について新たな知見を得るためには形状を情報損失なく比較分類が行いやすいデータとして表現することが必要である.また,同一対象からX線画像と嚥下機能検査という異なる観測方法により得られたデータ集合間の関係性解析手法が必要である.本論文では,SOM2により輪郭線の量子化と対応点の取得を行うことで関係性解析のための形状表現を行い,CCA-SOMにより2種類のデータ集合で共通の潜在空間を持たせることで関係性解析を行った.提案手法により形状データと嚥下機能検査データ間で共通の順番を持つマップを作成することができ,関係性を得ることができた.

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  • 米田 圭佑, 中野 貴理博, 堀尾 恵一, 古川 徹生
    原稿種別: 原著論文
    30 巻 (2018) 2 号 p. 525-536
    公開日: 2018/04/15
    ジャーナル オープンアクセス

    本研究の目的は,マルチビュー関係データの全体像を包括的に可視化するSOMの開発である.これを実現するため,われわれはco-trainingによるメトリック推定法を導入することでSOMをマルチビューデータに拡張し,全ビューに共通する因子の推定を可能にした.これはSOMによる正準相関分析の非線形拡張になっている.さらに開発した学習アルゴリズムをテンソルSOMに組み込み,マルチビュー関係データの全体像を可視化するCCA型テンソルSOMを開発した.CCA型テンソルSOMをワインデータ解析に応用し,アロマデータと香気成分データを融合して可視化を行った.さらにワイン・アロマ・香気成分の三者の関係性を可視化することを通して,その有用性を示した.

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ショートノート
一般論文
原著論文
  • 原田 晋吾, 杉浦 彰彦
    原稿種別: 原著論文
    30 巻 (2018) 2 号 p. 548-555
    公開日: 2018/04/15
    ジャーナル オープンアクセス

    顔の認知テストを利用したうつ診断支援システムが提案されている.しかし,テストに用いる顔画像によっては,被験者の好みや既知顔の印象がテスト結果に大きな影響を与える可能性がある.これまでは被験者間で共通する選好要因に着目し,影響を排除する手法が用いられてきた.本研究では,被験者ごとに「快‐不快次元」における選好要因を分析することで,個々の顔印象に対する影響の低減を試みる.また,目・口・鼻に着目した6つの特徴量を利用した定量的分析を行った結果,positive顔では自分の目との類似度,negative顔では自分の目以外との類似度に着目することが重要であると示された.また,自己顔の有効指標を利用して選好度と表情認知の関係性を分析した結果,自己顔と類似した目を持つ顔では,表情認知において快方向へ評価されやすくなることが示唆された.これにより被験者ごとに顔を選定することで,印象評価の個人差を低減できる可能性が見いだされた.

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  • 前田 陽一郎
    原稿種別: 原著論文
    30 巻 (2018) 2 号 p. 556-563
    公開日: 2018/04/15
    ジャーナル オープンアクセス

    人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムは,蜜蜂の群れの採餌行動から着想を得た群知能アルゴリズムであり,実数値最適化を目的として開発された近似最適化手法である.ABCアルゴリズムは,最適化の対象となる問題の性質を問わず高い探索性能を持つことが検証されているが,いくつかの問題点が存在する.例として,個体の多様性を重視した探索を行うために,優良解に収束するまでに時間がかかりやすいという問題が存在する.近年,ABCアルゴリズムの改良手法に関する研究が盛んに行われており,他の進化的計算手法の考えを取り入れたハイブリッド手法が数多く提案されている.本研究では,実数値GAで用いられる交叉手法の1つである算術交叉をABCアルゴリズムの探索処理に組み込むことにより探索速度を向上させた改良手法である,算術交叉型ABCアルゴリズム(AC-ABC)と,遺伝的アルゴリズム(GA)の交叉,突然変異に用いられる確率的探索処理をABCアルゴリズムの変数選択部分に取り入れることにより,探索性能を高めた大域探索型ABCアルゴリズム(GS-ABC)を提案する.本手法の有効性を検証するため関数最適化シミュレーションを行ない,GS-ABCアルゴリズムは6種類のベンチマーク問題の全てで従来手法よりも高い性能を示すことが明らかとなった.

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