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J-GLOBAL ID：201902258358803025   Reference number：19A0394004

Extraction of Frequent Sub-Sequences from Long Sequence Using Neural Network

順序列から任意の出現頻度以上の部分列を抽出するニューラルネットワーク

Author (4)： MORITA KENTA (三重大 大学院工学研究科) ,  TAKASE HARUHIKO (三重大 大学院工学研究科) ,  KAWANAKA HIROHARU (三重大 大学院工学研究科) ,  MORITA NAOKI (東海大 大学院情報通信学研究科)
Material： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
Volume： 31  Issue： 1  Page： 592-596  Publication year： Feb. 15, 2019 
JST Material Number： L0501A  ISSN： 1347-7986  Document type： Article
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neural network(biomodel) ,  *machine learning ,  data analysis ,  online system ,  threshold ,  neural network(network) ,  neuron ,  firing(physiology) ,  Neuronal Plasticity ,  self-organizing
Semi thesaurus term： frequency ,  high-frequent data ,  online learning ,  Spiking neuron ,  spiking neural network ,  STDP

JST classification (2)： Neurocomputers  (JC06010Q) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (3)：

• S. Sakurai, and N.Nishizawa: “A NEW APPROACH FOR DISCOVERING TOP-K SEQUENTIAL PATTERNS BASED ON THE VARIETY OF ITEMS,” J. of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, Vol.5, No.2, pp. 141-153, 2015
• K. Tanaka, S. Yano, and N. Yamamoto: “A NEW APPROACH FOR DISCOVERING TOP-K SEQUENTIAL PATTERNS BASED ON THE VARIETY OF ITEMSA neural network model for cognition of the order relation among sequential input patterns,” The Japan Society for Industrial and applied mathematics, Vol.18, No.1, pp. 87-106, 2008
• K. Morita, H. Takase, N. Morita, H. Kawanaka, and S. Tsuruoka: “A NEW APPROACH FOR DISCOVERING TOP-K SEQUENTIAL PATTERNS BASED ON THE VARIETY OF ITEMSStable Extraction of Frequent Sub-sequences from Serquential Symbol Input,” Procedia Computer Science, Vol.112, pp. 1901-1908, 2017

Terms in the title (3)： 順序 ,  出現頻度 ,  ニューラルネットワーク