非線形モデリングと統計的計算機技法の研究

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計算機の高度利用を前提として,自然科学・社会科学の諸分野における複雑現象を解明するための非線形モデリングの研究を推進し,以下のような研究成果を挙げた.1.高次元大規模データに基づいて現象発生の確率的メカニズムを有効に捉える非線形モデルとして,ガウス型動径基底関数ネットワークに基づくモデルを提唱し,正則化法に基づくモデルの推定,ベイズアプローチに基づくモデルの評価法を開発し,複雑な現象構造の分析に有効に機能するモデリング手法を開発した.この手法は,多層型パーセプトロンに基づくニューラルネットワークモデルの適用上の難点を克服し,諸科学の様々な現象解明に適用できる柔軟なモデリング手法であることが立証できた.2.ガウス型動径基底関数ネットワークモデルと,現在,集中的に研究が進展中のサポートベクターマシーンと比較検討し,それぞれの適用上の問題点と手法の特徴を明らかにした.さらに,高次元大規模データの分析に有効に機能する識別・判別手法を研究中である.3.本研究を通して提案した動径基底関数ネットワーク非線形モデリング手法は,汎化能力に優れた非線形手法で実際問題への適用上有効に機能することが分かった.現在,画像認識,音声認識,医学の鑑別診断,リモートセンシングデータの解析を通して,その有用性を検証すると共に,問題点をフェードバックして研究を継続中である.