MARE: Recognition and Discovery Techniques for Giving Awarenesss

MARE:提高意识的识别和发现技术

基本信息

  • 批准号:
    19H04128
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2019-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

不頻出事象の分析と予測を目指す一連の研究の中にあって本年度は、理論検討としてマルチラベル分類の高性能化、ロングテール分布におけるテールラベルの分析と分類、実問題として独居高齢者の異変検知の実現に向けた基礎研究を行った。詳細は以下の通りである。・マルチラベル分類ではサンプル数に極端な差がみられるロングテール分布が多く(エクストリームマルチラベル分類)、高精度分類が難しい。そこでまず本研究では、それほどラベル数が多くない問題において識別性能の向上を図った。サンプルバランスの均一化を重視する手法とラベルに依存して有効な特徴を選出する手法の2手法を検討した。結果として前者の有効性を確認した。・ロングテール分布はマルチラベル分類問題に多く見られ、特にテールラベルの予測が難しい。そこで申請者らが開発した可視化手法を利用してテールラベルを持つサンプルの分布を調査した。結果として、2種類の発生原因(既存ラベルの細分によって発生したか、新規な分類対象として発生したか)に対応した異なる分布の存在を確認したことに加え、ヘッドラベルと共起するテールラベルが多いことを確認した。・実応用として、各種センサを張り巡らしたスマートホームにおいて独居高齢者の異変を検知する研究を進めており、異変検知アルゴリズムの開発の前段階としてセンサデータ発生シミュレータを開発した。バーチャルスマートホームに住むバーチャルな住人が起こした異変をセンサー値として獲得するものである。これまでの手法と違い多くの異変を扱える上に、認知症レベルに応じて異変の発生頻度や程度が自動で変化する機能を有する。このシミュレータは1年分のセンサデータを約30分で生成でき、部屋のレイアウトや住人の行動も柔軟に変更できるため、多様な状況を短時間でシミュレートできる。
This year, the analysis and prediction of frequent occurrence phenomena indicate that the basic research of high performance classification, high performance classification, high frequency distribution, high frequency occurrence and high frequency occurrence is carried out. Details The number of extreme differences in classification and the distribution of high precision classification are difficult. This study is aimed at improving the recognition performance of multiple problems. The two methods of selecting the uniform characteristics of the sample are discussed. The former is confirmed. The problem of classification is often encountered, especially in the prediction of classification problems. The applicant's open source visualization method is used to investigate the distribution of the application. Results: 2 types of occurrence causes (existing classification, segmentation, occurrence, new classification, occurrence), existence of different distribution, addition, occurrence, occurrence, The research on the development of different types of social media in China has been carried out. The people who live in the city are different from each other. The function of automatic change in the frequency and degree of occurrence of cognitive disorders is available. This is a one-year-old service that takes about 30 minutes to generate, part of the house's service to support people's mobility, and a short time to change.

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Balancing of Samples in Class Hierarchy
  • DOI:
    10.1007/978-3-030-89691-1_22
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shuhei Aoki;Mineichi Kudo
  • 通讯作者:
    Shuhei Aoki;Mineichi Kudo
Efficient Leave-One-Out Evaluation of Kernelized Implicit Mappings
核化隐式映射的高效留一评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mineichi Kudo;Keigo Kimura;Shumpei Morishita and Lu Sun
  • 通讯作者:
    Shumpei Morishita and Lu Sun
Kernelized Supervised Laplacian Eigenmap for Visualization and Classification of Multi-Label Data
  • DOI:
    10.1016/j.patcog.2021.108399
  • 发表时间:
    2021-11-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Tai, Mariko;Kudo, Mineichi;Kimura, Keigo
  • 通讯作者:
    Kimura, Keigo
Retargeted Regression Methods for Multi-label Learning
多标签学习的重定向回归方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kimura Keigo;Bao Jiaqi;Kudo Mineichi and Sun Lu
  • 通讯作者:
    Kudo Mineichi and Sun Lu
Feature Selection with Class Hierarchy for Imbalance Problems
针对不平衡问题的具有类层次结构的特征选择
  • DOI:
    10.1007/978-3-030-89691-1_23
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Horio Tomoya;Kudo Mineichi
  • 通讯作者:
    Kudo Mineichi
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  • 通讯作者:
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マルチカーネル回帰とアンサンブルカーネル回帰の汎化誤差解析
多核回归和集成核回归的泛化误差分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    田中 章;瀧川 一学;今井 英幸;工藤 峰一
  • 通讯作者:
    工藤 峰一
順列バンディット問題における新しいUCB型アルゴリズム
解决排列老虎问题的新UCB型算法

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 批准号:
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    2024
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    $ 10.9万
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    2024
  • 资助金额:
    $ 10.9万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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  • 批准号:
    24H00738
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
遊びの中で幼児のパターン認識能力を育むための教材開発を通した指導法の解明
通过教材开发阐明教学方法,通过游戏培养幼儿模式识别能力
  • 批准号:
    24K05955
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
パターン認識に基づくタンパク質集合状態の層別化が拓く相分離制御因子スクリーニング
基于模式识别的蛋白质组装状态分层开辟相分离控制因子筛选
  • 批准号:
    23K26688
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
深層生成モデルを活用した構成的なパターン認識・理解
使用深度生成模型进行建设性模式识别和理解
  • 批准号:
    23H00490
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
カオス的なニューラルネットにおける動的入力への同期によるパターン認識の研究
混沌神经网络动态输入同步模式识别研究
  • 批准号:
    23K11259
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
符号理論及びパターン認識に基づいた二次元コードの拡張
基于编码理论和模式识别的二维码扩展
  • 批准号:
    22K17852
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
パターン認識による新規がん診断応用センサ材料の開発
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  • 批准号:
    22K05324
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 10.9万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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