ノンパラメトリック統計理論に基づくメッシュデータのユニバーサル変換法

基于非参数统计理论的网格数据通用变换方法

• 批准号: 21K11782
• 负责人: 寒河江 雅彦
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Kanazawa University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11782/
• 关键词: ノンパラメトリック; 局所モーメント; メッシュ化データ; ビン化データ; スプライン平滑化; ノンパラメトリック統計

私たちは、予めグループ化（ビン化）したデータに局所的なモデリングを行うことで推定精度を高めるノンパラメトリック統計モデルの構築とその性質を研究してきた。この目的は、大規模データの縮約化と縮約に伴う情報損失とその影響による精度低下を不可情報を加えることで同時に改善することを目指している。本研究では、メッシュデータとビン化データの類似点に着目し、画像・地図・交通データ分析で用いられるメッシュデータの統計的データ変換法の研究を行う。メッシュデータ解析の精度向上に繋がる汎用性のあるデータ変換法を開発し、機械学習・AIと統計学をつなぐ研究を実現することが目標である。2022年度は、ビン内の局所モーメント制約を満たしつつ、ビン端点での微分連続性を満たす条件下での推定精度の改良ができるかどうかの理論的な研究を開始し、理論的に改良できることを示した。また、理論は漸近論に基づいた大標本特性であるが、シミュレーション実験では、小標本においても概ね理論的な改良がなされることを確認した。この性質から、ビン化することで計算量を大幅に削減しつつ、同時に理論的な精度も上げていく見通しが立てられるようになった。2023年度以降の目標は、多次元化の方向で研究を進めていく。2，3次元の画像等の実際の問題で用いられる次元でのこれまで1次元で行われたモデル多次元化を目指す。具体的には、テンソル型スプラインによる曲面モデリングをヒントに、統計モデルを作詞し、その理論的な精度を導くことを目指している。また、その延長上で更なる高次元でのテンソル型スプライン密度推定法の開発と理論的な性質を明らかにする。

The accuracy of the presumption is higher than that of the local office. The purpose of this paper is to improve the accuracy of the system, and to improve the accuracy of the system. The purpose of this study is to study the behavior of traffic data analysis by using the statistical method of statistics. In order to improve the accuracy of the analysis, the accuracy of the method is improved, and the results of the mechanical AI statistics study show that there are significant differences in the accuracy of the analysis. In the year 2022, the Ministry of Internal Affairs has agreed to improve the accuracy of the presumption under the condition of differential connectivity under the condition of differential connectivity. the beginning of the study of the theory and the improvement of the theory. This is the most important thing in this paper. This is the most important thing in this paper. In order to improve the accuracy of the calculation, the calculation is greatly reduced, and at the same time, the accuracy of the theory is improved. In 2023, we will conduct a comprehensive study on the direction of target reduction and multi-dimensional research. 2. For many international problems, such as 3-dimensional portraits, etc., you can use a single-dimensional line to specify a multi-dimensional image. The specific information about the surface, the statistics, the accuracy of the theory and the accuracy of the theory. The method of determining the density of higher-dimensional and higher-dimensional differential equations is an important part of the theoretical analysis of the theory.

项目成果

山本, けい子

山本惠子

• 发表时间: 2022
• 期刊: 人間社会環境研究 = Human and socio-environmental studies
• 作者: YAMAMOTO Keiko;Harada Kaisei;Sagae Masahiko
• 通讯作者: Sagae Masahiko

非負値テンソル因子分解を用いた地域間産業連関構造の特徴抽出

使用非负张量分解的区域输入输出结构特征提取

• 发表时间: 2022
• 期刊: 金沢大学 経済学経営学系ディスカッションペーパーNo.61
• 作者: 原田魁成;寒河江雅彦
• 通讯作者: 寒河江雅彦

「スパース非負値行列因子分解を用いたCOVID-19流行期の県間旅行行動の変容分析」

“使用稀疏非负矩阵分解分析 COVID-19 大流行期间县际旅行行为的变化”

• 发表时间: 2022
• 期刊: 土木学会論文集D3(土木計画学)
• 作者: 原田魁成;寒河江雅彦;山口裕
• 通讯作者: 山口裕

A Study on Regional Distribution for Vulnerable People with Orthopedic disease Considering Earthquake Disaster: Using KDB from Hakui City

考虑地震灾害的骨科疾病弱势人群的区域分布研究：利用羽咋市的 KDB

• DOI: 10.5610/jaee.21.1_123
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Japan Association for Earthquake Engineering
• 作者: Nguyen Hung Q.;Phung-Duc Tuan;森崎裕磨，藤生慎，高山純一，柳原清子，西野辰哉，寒河江雅彦，平子絋平
• 通讯作者: 森崎裕磨，藤生慎，高山純一，柳原清子，西野辰哉，寒河江雅彦，平子絋平

ヒストグラムのランダムな分割に基づくビン幅決定法のシミュレーション研究、、

基于直方图随机划分的bin宽度确定方法的仿真研究，

• 发表时间: 2021
• 期刊: 人間社会環境研究
• 作者: 齊藤実祥;寒河江雅彦
• 通讯作者: 寒河江雅彦