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J-GLOBAL ID：202002282126331346   整理番号：20A0016006

時系列ベース行動パターン定量分析と予測-動物行動に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Time series based behavior pattern quantification analysis and prediction - A study on animal behavior

著者 (8件)： Jiang Wuhao (School of Engineering , Zhejiang A&F University, Hangzhou, China) ,  Wang Kai (School of Engineering , Zhejiang A&F University, Hangzhou, China) ,  Lv Yan (School of Engineering , Zhejiang A&F University, Hangzhou, China) ,  Guo Jianfeng (Institute of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ni Zhongjin (School of Engineering , Zhejiang A&F University, Hangzhou, China) ,  Ni Zhongjin (Zhejiang Provincial Collaborative Innovation Center for Bamboo Resources and High-efficiency Utilization, Hangzhou, China) ,  Ni Yihua (School of Engineering , Zhejiang A&F University, Hangzhou, China) ,  Ni Yihua (Zhejiang Provincial Collaborative Innovation Center for Bamboo Resources and High-efficiency Utilization, Hangzhou, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 540  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 挙動パターンは規則性を有して,研究対象の挙動特性と論理を反映して,研究対象の将来状態の予測に及ぼす大きな影響を持った。しかしながら,現存の文献は,行動パターンの同定と分類,記述の欠如,および挙動パターンに関する定量化研究に焦点を合わせている。挙動パターン定量化データは,挙動パターン予測のための良いデータ基礎を提供することができて,さらに予測の精度を改良した。本論文において,著者らは,時系列を解析するために,知覚的重要点(PIP-QA)に基づく定量化アルゴリズムを使用して,時系列から隠れた挙動パターンを抽出して,挙動パターンの定量化記述を得た。挙動パターンを予測するために,LSTM(BPPM)に基づく挙動パターン予測モデルも提案した。最後に,産卵鶏の摂食行動データを用いて実験を行った。実験結果は,PIP-QAの実現可能性を示した。そして,BPPMモデルは良好な予測能力と一般化能力を持っている。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 産卵鶏 ,  アルゴリズム ,  *動物行動 ,  予測モデル ,  規則度 ,  *定量分析
準シソーラス用語： 予測能力 ,  行動パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 行動パターン ,  時系列 ,  知覚的に重要な点 ,  定量分析 ,  LSTM ,  予測

分類 (1件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 時系列 ,  行動パターン ,  定量分析 ,  予測 ,  動物 ,  行動 ,  研究