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J-GLOBAL ID：200902219056749539   整理番号：05A1000870

自己組織的分節化に基づく時系列パターンの学習・認識と生成

Learning, Recognition and Generation of Time-series Patterns Based on Self-organizing Segmentation

著者 (3件)： 岡田将吾 (東京工大) ,  長谷川修 (東京工大) ,  長谷川修 (JST-PRESTO)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 105  号： 375(PRMU2005 93-105)  ページ： 61-66  発行年： 2005年10月21日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,一連の人間の行動に関する画像情報(時系列パターン)...

シソーラス用語： *パターン認識 ,...
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,...

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分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (9件)：

• MORITA, M. Memory and learning of sequential patterns by non-monotone neural networks. Neural Networks. 1996, 9, 1477-1489
• KUNIYOSHI, Y. A Self-Organizing Neural Model for Context-Based Action Recognition. Proc. IEEE EMBS Conf. on Neural Engineering, 2003. 2003, 442-445
• JACOBS, R. A. Adaptive mixture of local experts. Neural Computation. 1991, 3, 79-87
• 大津展之. パターン認識における特徴抽出に関する数理的研究. 電子技術総合研究所研究報告. 1981, 818
• 上田修功. 準教師有り学習の理論とアルゴリズム. 信学技報. 2005, NLC2004-101, 25-30

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己組織 ,  分節化 ,  時系列 ,  学習