グラフベース機械学習ソフトウェア工学の研究
基于图的机器学习软件工程研究
基本信息
- 批准号:18K11251
- 负责人:
- 金额:$ 2.83万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2018
- 资助国家:日本
- 起止时间:2018-04-01 至 2021-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
2019年度は次の2つの目標で研究を推進し,それぞれ,機械学習とソフトウェア工学に関するオリジナルな研究成果ならびに,そのソフトウェア開発への応用に関する成果を得た.(1)ソフトウェアシステムとその開発活動を包括的に表現するグラフモデル(SEGM)に基づき,グラフを対象とする新たな機械学習を応用して,ソフトウェアシステムとその開発の構造を明らかにすること.本テーマでは,ソフトウェア構造をSEGMで表現し,SEGMへグラフ機械学習の中のグラフ表現学習を適用し,ソフトウェアの構造の大域的特性として健全性,ならびに,ソフトウェアエコシステムの進化構造を明らかにする方法を提案した.提案方法をオープンソースソフトウェアに適用し,提案方法の有効性,妥当性を示した.さらに,Web APIのキュレーションサイトに公開されている説明記述に対してアテンション付き深層学習を適用し,Web APIの仕様記述を生成する方法を提案し,実際のWeb APIに適用し,提案方法の有効性,妥当性を示した.(2)機械学習モデルの開発方法の提案.本テーマではソフトウェア工学におけるアジャイル開発の概念を応用して,機械学習のモデルを段階的に少量のデータで学習する方法を提案した.提案方法を画像分類に適用し,学習の速度と精度の向上を確認した.さらに,機械学習を組込んだソフトウェアの品質モデルを提案し,その妥当性を実証実験により示した.これらの成果を踏まえ,機械学習ソフトウェア開発の基礎となるフレームワークを提案した.また,応用として機械学習ソフトウェアを組込んだナビゲーションシステムの入力データの変化に対するコンセプトドリフト問題を分析し,その構造を明らかにした.さらに,特許文書の先行事例調査への応用も行った.以上をまとめると,ソフトウェア工学と機械学習の両分野にまたがるオリジナルな研究成果が得られたと言える.
2019 annual は の 2 つ の goal で research advance し を, そ れ ぞ れ, rote learning と ソ フ ト ウ ェ ア engineering に masato す る オ リ ジ ナ ル な research な ら び に, そ の ソ フ ト ウ ェ ア open 発 へ の 応 with に masato す た を る achievements. (1) ソ フ ト ウ ェ ア シ ス テ ム と そ の open を 発 activities including に performance す る グ ラ フ モ デ ル (SEGM) に づ き, グ ラ フ を like と seaborne す る new た な rote learning を 応 with し て, ソ フ ト ウ ェ ア シ ス テ ム と そ の open 発 の tectonic を Ming ら か に す る こ と. This テ ー マ で は, ソ フ ト ウ ェ ア tectonic を SEGM で し, SEGM へ グ ラ フ mechanical learning の の グ ラ フ performance study を applicable し, ソ フ ト ウ ェ ア の の structure characteristics of the large domain と し て sanity, な ら び に, ソ フ ト ウ ェ ア エ コ シ ス テ ム の tectonic evolution を Ming ら か に す る method proposed を し た. The proposal method を, を, プ, プ, ソ, スソフトウェアに, スソフトウェアに is applicable to を, the proposal method <s:1> is effective and appropriate を, and it shows that た た. さ ら に, Web API の キ ュ レ ー シ ョ ン サ イ ト に public さ れ て い る instructions described に し seaborne て ア テ ン シ ョ ン pay き を applicable し deep learning, Web API の shi others account を generated す る method proposed を し, be interstate の Web API に applicable し, proposal method の have sharper, justice を shown し た. (2) Proposal on the development method of machine learning モデ モデ <e:1>. This テ ー マ で は ソ フ ト ウ ェ ア engineering に お け る ア ジ ャ イ ル open 発 の concept を 応 with し て, rote learning の モ デ ル を Duan Jie に a few の デ ー タ study で す る method proposed を し た. The proposed method を portrait classification に is applicable to に, the learning <s:1> speed と accuracy <e:1> is upward を confirmation た た. さ ら に, rote learning を group 込 ん だ ソ フ ト ウ ェ ア の quality モ デ ル を proposal し, そ の justice を be card be 験 に よ り shown し た. <s:1> れら れら achievements を step まえ, machine learning ソフトウェア development foundation となるフレ ムワ ムワ を を proposal た た. ま た, 応 と し て rote learning ソ フ ト ウ ェ ア を group 込 ん だ ナ ビ ゲ ー シ ョ ン シ ス テ ム の デ into force ー タ の variations change に す seaborne る コ ン セ プ ト ド リ フ ト を analysis し, そ の tectonic を Ming ら か に し た. Youdaoplaceholder0, for the prior case investigation of the charter document へ 応 応 use the さらに line った. Above を ま と め る と, ソ フ ト ウ ェ ア engineering と rote learning の struck eset に ま た が る オ リ ジ ナ ル な research が must ら れ た と said え る.
项目成果
期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
深層学習を用いたWeb API仕様文書の生成方法の提案と評価
使用深度学习生成Web API规范文档的方法的提出和评估
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:永井 利幸;青山 幹雄
- 通讯作者:青山 幹雄
A Structural Analysis Methodof OSS Development Community Evolution Based on A Semantic Graph Model
基于语义图模型的OSS开发社区演化结构分析方法
- DOI:10.1109/compsac.2018.00046
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S.eiya Kato;Yota Inagaki;Mikio Aoyama
- 通讯作者:Mikio Aoyama
深層学習のフィーチャに基づく学習モデル設計方法の提案と評価
基于深度学习特征的学习模型设计方法的提出与评估
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:太田 龍之介;玉置 悠斗;高井 直哉;青山 幹雄
- 通讯作者:青山 幹雄
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青山 幹雄其他文献
ハッシュ関数KeccakのGPU実装
哈希函数Keccak的GPU实现
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
横田 剛典;有本 泰仁;宮本 貴之;青山 幹雄;古賀 篤;解田 康起;渡辺 政彦;因 紘生,羽多野裕之,藤井雅弘,伊藤 篤,渡辺 裕;グェン・ダット・トゥオン,岩井啓輔,黒川恭一 - 通讯作者:
グェン・ダット・トゥオン,岩井啓輔,黒川恭一
超音波を用いたリアルタイム位置測位システムの開発
超声波实时定位系统的开发
- DOI:
- 发表时间:
2014 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
鈴木 健太;青山 幹雄;中所武司;松岡俊佑,藤枝直輝,市川周一,川口秀樹 - 通讯作者:
松岡俊佑,藤枝直輝,市川周一,川口秀樹
次世代ソフトウェア工学への 展 望 : A(gile), B(ig Data), C(loud), D(evOps)が提起する機会と課題
下一代软件工程的前景:A(gile)、B(ig data)、C(loud)和D(evOps)带来的机遇和挑战
- DOI:
- 发表时间:
2014 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
劉載勲;宮本龍介;尾上孝雄;青山 幹雄 - 通讯作者:
青山 幹雄
青山 幹雄的其他文献
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{{ truncateString('青山 幹雄', 18)}}的其他基金
ネットワーク上で成長発展可能な分散コンポーネントウェア開発方法
可在网络上生长和发展的分布式组件开发方法
- 批准号:
10139239 - 财政年份:1998
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
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相似海外基金
ハイパースペクトラルイメージングと深層学習を用いた皮膚病変鑑別システムの開発
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- 批准号:
24K15777 - 财政年份:2024
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$ 2.83万 - 项目类别:
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- 批准号:
24K15787 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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使用几何深度学习创建非线性动力系统灰盒建模技术
- 批准号:
24K15105 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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基于模拟电路的进化计算方法优化深度学习模型
- 批准号:
24K15115 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
ダイナミクス情報を考慮した深層学習技術による天然変性タンパク質複合体構造予測
使用深度学习技术考虑动力学信息预测自然变性蛋白质复合物的结构
- 批准号:
24K15183 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
地域連携プログラミング初等教育における深層学習やVRを用いた対話的学習支援システム
区域协作编程 在基础教育中使用深度学习和 VR 的交互式学习支持系统
- 批准号:
24K15230 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層学習とドローンを用いた温室トマトの株毎の生育データモニタリングシステム
使用深度学习和无人机的每个温室番茄植株的生长数据监测系统
- 批准号:
24K15072 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
要求と実装のトレーサビリティー追求による深層学習システムの高品質化
通过追求需求和实施的可追溯性来提高深度学习系统的质量
- 批准号:
23K21657 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
近接・衛星センシングと深層学習を駆使した土壌特性マップ群の創出
使用邻近/卫星传感和深度学习创建土壤属性图
- 批准号:
23K23665 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.83万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)














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