非線形モデリングと統計的計算機技法の研究

非线性建模与统计计算机技术研究

基本信息

  • 批准号:
    12878046
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.34万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Exploratory Research
  • 财政年份:
    2000
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2000 至 2002
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

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.
The computing machine makes great use of the premise, and the natural science and social sciences are very different from each other. The results of the research are greatly improved. 1. In high-dimensional large-scale models, the basic data are similar to those in which the accuracy rate is higher than that of the normal model. the results show that the basic data of the high-dimensional large-scale model is similar to that of the high-dimensional large-scale model, which is similar to that of the high-dimensional large-scale model, which is similar to that of the health care system. There is a mechanism for replication analysis. It is possible to open a computer by using different methods. There are many types of tricks, and there are many types of tricks that can be used to overcome them, and to overcome them. 2. The number of trails in the base of the trail is very important. At present, the focus of the research is in progress. In the course of the research, there are many problems in the research. High-dimensional large-scale dynamic analysis there is an opportunity to distinguish the manipulation in the study. 3. In this study, it is proposed that the basic data of the motion path should be measured in terms of the number of non-shaped techniques, the ability of non-shaped techniques and the use of information technology in international problems. Now, portrait knowledge, sound knowledge, medical identification, information analysis, usefulness, usefulness, and research are very common.

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Konishi, S., Kitagawa, G.: "Asymptotic Theory for Information Criteria in Model Selection -Functional Approach"Journal of Statistical Planning and Inference. (印刷中). (2002)
Konishi, S., Kitakawa, G.:“模型选择中信息标准的渐近理论 - 函数方法”统计规划与推理杂志(2002 年出版)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
小西貞則: "統計的モデリングと情報量規準構成の理論-汎関数に基づくアプローチ-,"数学. 52-2. 128-141 (2000)
Sadanori Konishi:“统计建模和信息标准构建理论 - 基于函数的方法”,数学 52-2。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Ichikawa, M., Konishi, S.: "Asymptotic expansions and bootstrap approximations in factor analysis"Journal of Multivariate Analysis. 81. 47-66 (2002)
Ichikawa, M., Konishi, S.:“因子分析中的渐近展开和自举近似”多元分析杂志。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
安道知寛, 井元清哉, 小西貞則: "動径基底関数ネットワークに基づく非線形回帰モデルととその推定"応用統計学. 30. 19-35 (2001)
Tomohiro Ando、Kiyoya Imoto、Sadanori Konishi:“基于径向基函数网络的非线性回归模型及其估计”应用统计学。 30. 19-35 (2001)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Ichikawa, M., Konishi, S.: "Efficient bootstrap tests for the goodness of fit in covariance structure analysis"Behaviormetrika. 28. 103-110 (2001)
Ichikawa, M., Konishi, S.:“协方差结构分析中拟合优度的有效引导测试”Behaviormetrika。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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小西 貞則其他文献

Nonlinear regression modeling and spike detection via Gaussian basis expansions
通过高斯基展开进行非线性回归建模和尖峰检测
  • DOI:
    10.1021/acs.orglett.9b02502
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    小西 貞則
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    小西 貞則
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    荒木 貴光;松井 秀俊;小西 貞則
  • 通讯作者:
    小西 貞則
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随机核主成分分析及其应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
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  • 作者:
    廣瀬慧;芹川義和;小西 貞則
  • 通讯作者:
    小西 貞則
Nonlinear regression modeling via Compressed Sensing
通过压缩感知进行非线性回归建模
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    H. Inoue;Shohei Tateishi;S. Konishi;井上 寛;立石 正平;小西 貞則
  • 通讯作者:
    小西 貞則

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関数化データ集合に基づく統計的モデリング
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  • 批准号:
    16650060
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Exploratory Research
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  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 1.34万
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    Grant-in-Aid for Exploratory Research
欠測値を含む多変量データにもとづく統計的解析の研究
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  • 批准号:
    57730016
  • 财政年份:
    1982
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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  • 批准号:
    X00210----574088
  • 财政年份:
    1980
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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