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J-GLOBAL ID：201902264119069461   整理番号：19A0603344

疎な部分配列パターンに基づく分類のための効率的学習アルゴリズムと動物軌跡データ比較解析への応用

Efficient learning algorithm for sparse subsequence pattern-based classification and applications to comparative animal trajectory data analysis

著者 (21件)： SAKUMA Takuto (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  NISHI Kazuya (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  KISHIMOTO Kaoru (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  NAKAGAWA Kazuya (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  KARASUYAMA Masayuki (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  KARASUYAMA Masayuki (National Inst. for Materials Sci., Tsukuba, JPN) ,  KARASUYAMA Masayuki (JST-PRESTO, Saitama, JPN) ,  UMEZU Yuta (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  KAJIOKA Shinsuke (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  YAMAZAKI Shuhei J. (Osaka Univ., Osaka, JPN) ,  YAMAZAKI Shuhei J. (Nagoya City Univ., Nagoya, JPN) ,  KIMURA Koutarou D. (Osaka Univ., Osaka, JPN) ,  KIMURA Koutarou D. (Nagoya City Univ., Nagoya, JPN) ,  MATSUMOTO Sakiko (Nagoya Univ., Nagoya, JPN) ,  YODA Ken (Nagoya Univ., Nagoya, JPN) ,  FUKUTOMI Matasaburo (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  SHIDARA Hisashi (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  OGAWA Hiroto (Hokkaido Univ., Sapporo, JPN) ,  TAKEUCHI Ichiro (National Inst. for Materials Sci., Tsukuba, JPN) ,  TAKEUCHI Ichiro (Nagoya Inst. of Technol., Nagoya, JPN) ,  TAKEUCHI Ichiro (RIKEN, Tokyo, JPN)
資料名： Advanced Robotics  (Advanced Robotics)
巻： 33  号： 3-4  ページ： 134-152  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0339A  ISSN： 0169-1864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・動物運動軌跡の時系列情報を有限の記号列に変換した後,その軌跡データから記号列の形で生物学的洞察を得るための機械学習法を提案。
・提案の方法は,オスとメスのような2つの動物のグループの軌跡を区分するための分類器を学習させるために使用され,この分類器(S3P分類器と呼ぶ)は部分配列パターンの疎線形結合の形式。
・学習が行われたS3P分類器は,各係数が2つのクラスの動物の軌跡のいずれかに対する部分配列パターンの選択性を表すため,解釈は容易であるが,部分配列パターンの数が非常に多く,適合させることは計算的に困難。
・この計算上の困難を,逐次マイニング技術と,最近開発されたセーフスクリーニングと呼ばれる凸最適化技術とを組み合わせることにより克服する新しいアルゴリズムを開発し,3つの動物軌跡データ解析作業への適用を通して有効性を実証。

シソーラス用語： *動物行動 ,  *軌跡 ,  軌道 ,  数列 ,  学習アルゴリズム ,  *コンピュータ ,  データマイニング ,  スクリーニング ,  最適化 ,  シーケンスマイニング ,  凸最適化 ,  運動軌道 ,  改変
準シソーラス用語： シーケンス ,  運動軌跡 ,  *分類機

分類 (2件)： 動物生態学一般  (EE03010W) ,  システムモデル  (IB02000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 配列パターン ,  分類 ,  学習アルゴリズム ,  動物 ,  軌跡 ,  解析 ,  応用