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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
WIT, SP, ASJ-H, PRMU
(共催)
2015-06-19
10:00
新潟 新潟大学駅南キャンパス「ときめいと」 ガウス過程状態空間モデルに基づく準周期的な非線形現象の予測手法の検討
玉森 聡松井知子統計数理研)・北沢真澄QOLPRMU2015-49 SP2015-18 WIT2015-18
世の中では生物の個体数,太陽活動,気候変動,経済活動,生体リズムなど準周期的にその様相が変動する非線形な現象が広く観察さ... [more] PRMU2015-49 SP2015-18 WIT2015-18
pp.101-106
MW
(第二種研究会)
2014-11-26
- 2014-11-28
海外 KMITL, Bangkok, Thailand Numerical Techniques for Wideband Power Amplifier Design
Christer AnderssonKoji YamanakaMitsubishi Electric
A numerical technique is applied to wideband power amplifier... [more]
NLP 2014-03-10
13:30
東京 上智大学 非線形予測を用いたIzhikevichニューロンモデルのカオス応答の解析
杉浦希望藤原寛太郎池口 徹埼玉大NLP2013-170
Izhikevichニューロンモデルは,regular spiking,intrinsically bursting,f... [more] NLP2013-170
pp.31-36
IBISML 2014-03-07
10:05
奈良 奈良女子大学 Online Prediction with Bradley-Terry Models and Logistic Models
Issei MatsumotoKohei HatanoEiji TakimotoKyushu UnivIBISML2013-74
 [more] IBISML2013-74
pp.55-62
IBISML 2014-03-07
10:30
奈良 奈良女子大学 Online Matrix Prediction with Log-Determinant Regularizer
Kenichiro MoridomiKohei HatanoEiji TakimotoKyushu Univ.)・Koji TsudaAISTIBISML2013-75
We consider an online symmetric positive semi-definite matri... [more] IBISML2013-75
pp.63-70
NLP 2014-01-21
10:40
北海道 ニセコパークホテル DCCモデルを適用した非線形ポートフォリオモデルにおけるロングショート戦略
猪瀬悟史鈴木智也山中一雄茨城大NLP2013-131
先行研究で提案した非線形ポートフォリオモデル(S.Inose, 2013)では,将来のリターン変動を積極的に予測すべく非... [more] NLP2013-131
pp.13-18
NLP 2014-01-21
11:00
北海道 ニセコパークホテル 非線形ポートフォリオモデルを用いた外国為替自動取引システムの構築
和知宏武Vu Tat Thanh猪瀬悟史茨城大)・神成 敦MS&ADホールディングス)・鈴木智也茨城大NLP2013-132
先行研究において我々は非線形ポートフォリオモデル(S.Inose, 2013)を提案し,株式市場における有用性を示した.... [more] NLP2013-132
pp.19-24
NLP 2014-01-22
12:50
北海道 ニセコパークホテル トレンド成分の除去を必要としないBOLD信号の非線形モデル
松原 崇阪大)・鳥飼弘幸京都産大)・下川哲也CiNetNLP2013-152
fMRIで計測されたBOLD信号に基づき,人間の脳の視覚刺激に対する応答の非線形モデルを提案する.
BOLD信号はトレ... [more]
NLP2013-152
pp.123-126
NLP 2013-10-29
10:00
香川 サンポートホール高松 視覚刺激に対するBOLD信号応答の非線形モデル化
松原 崇阪大)・鳥飼弘幸京都産大)・下川哲也ライプニッツ賢治ペパー フェルディナンドCiNetNLP2013-93
fMRIで計測されたBOLD信号に基づき,人間の脳の視覚刺激に対する応答の非線形モデルを提案する.
現在までいくつかの... [more]
NLP2013-93
pp.123-126
IBISML 2013-07-18
11:05
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス クラウドソーシングにおけるオンライン学習
チャン クワン カイ佐久間 淳筑波大IBISML2013-4
近年,機械学習分野では教師付き学習のための事例を安価に収集する手法としてクラウドソーシングサー ビスが注目されている. ... [more] IBISML2013-4
pp.19-26
NLP 2013-03-15
10:15
千葉 千葉大学 西千葉キャンパス 複雑ネットワークの成長予測
柳沼 選黒田佳織埼玉大)・島田 裕合原最先端数理モデルプロジェクト)・藤原寛太郎池口 徹埼玉大NLP2012-163
本稿では,成長する複雑ネットワークを予測する手法を提案する.具体的には,(1)複雑ネットワークを時系列に変換し,(2)非... [more] NLP2012-163
pp.97-102
KBSE 2013-01-29
12:00
東京 機械振興会館 予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその非線形システム同定への応用
近藤 正上野淳二高尾正一郎徳島大KBSE2012-64
本研究では、予測誤差評価基準に予測誤差平方和(Prediction Sum of Squares: PSS)を用いてニュ... [more] KBSE2012-64
pp.35-40
NLP 2012-07-06
11:10
鹿児島 鹿児島県産業会館 逐次的中期時系列予測 ~ 予測精度の評価 ~
平田祥人東大)・山田泰司高橋 純あいはら)・鈴木秀幸東大NLP2012-51
時系列データからマルチステップの予測を構成し、その予測誤差をあらかじめ推定する手法を提案する。
提案手法は、Kwasn... [more]
NLP2012-51
pp.75-77
MBE 2012-06-22
09:55
北海道 北海道大学 上肢運動における視空間外乱の影響
渡辺達哉月澤拓哉佐多正至高橋 誠北大MBE2012-13
ヒトの上肢到達運動において短い時間で素早く,正確な運動を行う際には,予測と観測の情報を統合している.これら2つの情報は信... [more] MBE2012-13
pp.5-8
IBISML 2012-06-19
11:00
京都 京都キャンパスプラザ 劣モジュラ制約下におけるオンライン予測
末廣大貴畑埜晃平来嶋秀治瀧本英二九大)・永野清仁東大IBISML2012-3
 [more] IBISML2012-3
pp.15-22
KBSE 2012-05-26
13:30
神奈川 慶應義塾大学 予測誤差評価基準にAICを用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズム
近藤 正上野淳二高尾正一郎徳島大KBSE2012-9
本研究では、予測誤差評価基準にAIC(Akaike’s Information Criterion)を用いる改良形Gro... [more] KBSE2012-9
pp.49-54
US 2011-11-24
16:15
静岡 東海大学清水キャンパス 海洋学部1号館2階大会議室 パラメトリックスピーカにおけるキャリア超音波低減法
原 祥之堀野俊和野村英之鎌倉友男電通大US2011-75
近年,空気の非線形性に起因する有限振幅超音波の自己復調を用いて,非常に鋭い指向性の可聴音を再生できるパラメトリックスピー... [more] US2011-75
pp.53-58
CAS, NLP
(共催)
2011-10-20
10:00
静岡 静岡大学 バギングによる非線形予測のリスク評価
仲田和也鈴木智也茨城大CAS2011-33 NLP2011-60
現実世界のシステムの多くは非定常的であるため,将来変動の予測を行う際には直近の短期変動を学習 データにする必要がある.し... [more] CAS2011-33 NLP2011-60
pp.1-6
SIP, RCS
(共催)
2011-01-20
14:55
鹿児島 屋久島離島総合開発センター A Numerical Study on Online Regression with Multiple Kernels
You NakajimaMasahiro YukawaNiigata Univ.SIP2010-91 RCS2010-221
本稿では,著者が最近提案した多カーネルオンライン学習法の性能をシミュレーションにより評価する.多カーネル学習法は距離射影... [more] SIP2010-91 RCS2010-221
pp.133-136
IBISML 2010-06-14
16:25
東京 東大武田ホール オンライン予測におけるプライバシ保護
佐久間 淳筑波大/JST)・荒井ひろみ筑波大IBISML2010-9
本稿では, 学習者が複数のエキスパートの忠告(予測)を各時刻において得て、これに基づいて次の時刻の系列の予測を行うオンラ... [more] IBISML2010-9
pp.49-56
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