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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
MBE, NC
(併催)
2020-12-18
15:40
ONLINE オンライン開催 社会的時系列予測のための時間遅れ付きLSTM
安達 凜六井 淳静岡県立大NC2020-30
社会的時系列予測に対し, 機械学習を適用する研究が盛んに行われている. その中でも, 多く用いられる手法がRecurre... [more] NC2020-30
pp.13-18
SR 2020-11-18
10:00
ONLINE オンライン開催 包絡線抽出と機械学習を用いた空き周波数リソースの将来予測に関する一検討
長尾竜也林 高弘天野良晃KDDI総合研究所SR2020-22
近年,周波数資源の需要が増加しており,ダイナミック周波数共用(Dynamic Spectrum Access : DSA... [more] SR2020-22
pp.1-4
CS, IN, NS, NV
(併催)
2020-09-11
13:45
ONLINE オンライン開催 センサの欠測確率を考慮した電力予測手法の提案と評価
平田紀史前島 治吉原貴仁KDDI総合研究所IN2020-27
分散配置された複数の電源を束ねて制御し,仮想的な電源とみなして電力の需給調整に活用するVPP(Virtual Power... [more] IN2020-27
pp.31-36
PRMU, IPSJ-CVIM
(連催)
2020-05-15
10:05
ONLINE オンライン開催 クラスの存在を利用した時系列予測とその手書きパターンへの応用
山縣将貴早志英朗内田誠一九大PRMU2020-7
手書き文字の筆跡予測はカオス的な動き,非マルコフ性,時系列信号の非定常ノイズに加え,クラスの曖昧さによる不確実性を持つた... [more] PRMU2020-7
pp.35-38
CS, CAS
(共催)
2020-02-27
14:30
熊本 崇城大学 スパースコーディングを用いたNWトラフィック変動の予測
仲地孝之Yitu WangNTTCAS2019-107 CS2019-107
IoT 時代といわれ多くの情報が流通する中で、ネッ トワークのトラフィック特性は非常に動的になっている。そのような背景の... [more] CAS2019-107 CS2019-107
pp.55-60
SeMI 2020-01-31
10:00
香川 ことひら温泉琴参閣 [ポスター講演]車速制御による渋滞緩和への応用に向けた複数地点での交通量時系列予測手法の基礎評価
渡邊 聖相浦龍青森野博章芝浦工大SeMI2019-107
我々は高速道路のサグ部に代表される自然渋滞が発生しやすい箇所において,渋滞車群の手前を走行する車両が適切な速度制御を行う... [more] SeMI2019-107
pp.43-44
NLP, NC
(併催)
2020-01-24
16:30
沖縄 宮古島マリンターミナル ディスクリート半導体素子による物理レザバーの実装
鈴木駿也南川滉瑛赤井 恵浅井哲也北大NLP2019-99
レザバーコンピューティングは, ネットワークにループを持つ再帰的ニューラルネットワークの一種である. 典型的な再帰的ニュ... [more] NLP2019-99
pp.73-78
NC, MBE
(共催)
2019-12-06
11:00
愛知 豊橋技術科学大学 Reservoir Computingによる階差情報に基づく脳波時系列予測
古賀敬之髙橋友太大須理英子早大MBE2019-48 NC2019-39
Fzチャンネルから計測された安静状態の頭皮上脳波を対象に,Reservoir Computingによる時系列予測及び一様... [more] MBE2019-48 NC2019-39
pp.19-24
SRW, SeMI, CNR
(併催)
2019-11-05
09:20
東京 構造計画研究所(本所新館東京) 省エネルギー化のための人流情報の時系列予測に基づく換気量制御
前島綜太朗前大道浩之NTT)・秋岡利彦横井正俊NTT西日本SeMI2019-62
近年, BEMS(Building Energy Management System)に基づく業務用空調の省エネルギー化... [more] SeMI2019-62
pp.1-6
NLP 2019-09-24
11:05
高知 高知県立大学 永国寺キャンパス 結合スチュアート・ランダウ振動子系を用いたレザバー計算
中島昭哉香取勇一公立はこだて未来大NLP2019-54
レザバー計算は,時系列の学習が可能であるリカレントニューラルネットワークの枠組みの一つであり,学習の計算コストが低く実装... [more] NLP2019-54
pp.99-104
NLP, NC
(併催)
2019-01-24
12:00
北海道 北海道大学 百年記念会館 レーザを用いたリザーバコンピューティングにおける強化学習を利用したモデル選択
菅野円隆埼玉大)・成瀬 誠NICT)・内田淳史埼玉大NLP2018-116
リザーバコンピューティングは人口ニューラルネットワークを用いた機械学習手法の一種であり,出力の重みのみを学習する点が特徴... [more] NLP2018-116
pp.107-112
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]多段階学習Echo State Networkによる非線形時系列予測
秋山貴則田中剛平東大IBISML2018-83
リザバーコンピューティング(RC)は,高速学習可能な脳型情報処理として,近年注目されている.RCは,様々なタスクに適用さ... [more] IBISML2018-83
pp.293-299
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2018-09-06
14:00
東京 成蹊大学 顧客理解のためのテキストアナリティクスとデータマイニングの融合分析(原稿なし)
市瀬 眞NTTドコモNLC2018-14
お客さまから日々頂くお問い合わせやご意見,ご要望といった“お客さまの声(VoC:Voice of Customer)”を... [more] NLC2018-14
pp.31-36
MBE, NC
(併催)
2018-05-19
15:45
富山 富山大学 簡素な成長型リザーバコンピューティングシステムについて
坂本直樹斎藤利通法政大NC2018-4
本論文では,簡素なリザーバコンピューティングシステムについて考察する.このシステムは.リング結合RNNを使用し,成長構造... [more] NC2018-4
pp.15-18
NLP 2017-11-05
17:25
宮城 東北大学電気通信研究所 ナノ・スピン総合研究棟 カンファレンスルーム A40 エクストリーム学習器を用いたカオスニューロンの分岐図再構成
伊藤佳卓安達雅春東京電機大NLP2017-74
近年,エクストリーム学習器は単純なネットワーク構造にもかかわらず汎化性能が高いため様々な問題に適用されている.著者らは,... [more] NLP2017-74
pp.53-58
NLP 2017-07-14
14:25
沖縄 宮古島マリンターミナル大研修室 再構成した二次元分岐図のリアプノフ指数推定
伊藤佳卓安達雅春東京電機大NLP2017-46
分岐図再構成は,複数パターンの時系列信号を予測器に学習させ,主成分分析を用いて対象システムのパラメータ次元を推定し,その... [more] NLP2017-46
pp.99-102
CQ
(第二種研究会)
2017-01-21
12:30
大阪 大阪大学中之島センター [ポスター講演]モバイル通信におけるRTT時系列を対象とした品質変動特徴量の検討
田行里衣塩津晃明池上大介NTT
イベント会場や駅等の人が多く集まる場所では,モバイル通信利用時に Web 読み込み時間が長くなる,動画再生が止まる等の品... [more]
RCC, ITS, WBS
(共催)
2015-12-18
16:40
沖縄 沖縄産業支援センター ワイヤレススマートグリッドにおけるリンク状態の周期性を考慮したルーティングメトリック構築
濱上卓磨阪市大)・柳原健太郎OKI)・原 晋介阪市大WBS2015-82 ITS2015-54 RCC2015-84
近年,新しい電力供給網として,スマートグリッドが注目されている.
ワイヤレススマートグリッドにおいてルータはアドホック... [more]
WBS2015-82 ITS2015-54 RCC2015-84
pp.245-250
IPSJ-MBL, IPSJ-UBI
(連催)
MoNA, ASN
(併催) [詳細]
2015-03-03
11:00
東京 芝浦工業大学豊洲キャンパス ワイヤレススマートグリッドにおけるリンク状態の予測を用いたルーティングメトリック構築
濱上卓磨阪市大)・柳原健太郎OKI)・原 晋介阪市大ASN2014-170
近年,新しい電力供給網として,スマートグリッドが注目されている.ワイヤレススマートグリッドにおいてルータはアドホックネッ... [more] ASN2014-170
pp.229-234
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
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