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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 2022-07-23
13:50
ONLINE オンライン開催 心拍変動時系列予測に基づく睡眠時無呼吸の早期予測に関する予備研究
ムハマド シャウフィ アダハ伊賀崎伴彦熊本大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
KBSE, SWIM
(共催)
2022-05-20
15:00
東京 機械振興会館 6階6-67会議室
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
XAIを用いた自己適応異常検知手法の実用化に向けて
角田詩門中川博之土屋達弘阪大KBSE2022-3 SWIM2022-3
本研究では,自己適応異常検知手法の性能向上にXAIを活用することを検討する.具体的な手法として,Ming-Chang L... [more] KBSE2022-3 SWIM2022-3
pp.13-18
RCS, SIP, IT
(共催)
2022-01-20
13:40
ONLINE オンライン開催 ニューラルネットワークを用いた時系列画像による60GHz帯屋内電波伝搬環境における受信信号電力予測
ヌェン ナム カーン滝沢賢一NICTIT2021-55 SIP2021-63 RCS2021-223
本研究では, 60GHz帯屋内電波伝搬環境を対象として, キルヒホッフ近似(KA)によって受信信号電力データ解析的に得ら... [more] IT2021-55 SIP2021-63 RCS2021-223
pp.149-154
IN 2022-01-18
11:35
ONLINE オンライン開催 欠測の階層構造に基づくセンサデータの欠測率予測手法の評価
平田紀史前島 治吉原貴仁KDDI総合研究所IN2021-25
ネットワークを介してセンサデータを収集することは,IoT(Internet of Things)によるサービス実現の重要... [more] IN2021-25
pp.7-12
NLP, CCS
(共催)
2021-06-11
10:50
ONLINE オンライン開催 キャンパス内配電電圧に関する同期フェーザ時系列データのガウス過程回帰に基づく予測に関する一検討
野口宗孝阪府大)・薄 良彦阪府大/JST)・石亀篤司阪府大NLP2021-3 CCS2021-3
多様な分散型電源の導入により配電システムの動特性は複雑化し,現象を計測・制御するためのマイクロ同期フェーザ計測装置 (P... [more] NLP2021-3 CCS2021-3
pp.10-13
EE, IEE-HCA
(連催)
2021-05-27
09:25
ONLINE オンライン開催 LSTM-based Neural Network Model for Predicting Solar Power Generation
Kundjanasith ThonglekKohei IchikawaNAIST)・Kazufumi YuasaTadatoshi BabasakiNTT-FEE2021-2
 [more] EE2021-2
pp.7-12
IBISML 2021-03-03
11:15
ONLINE オンライン開催 [招待講演]株価の残差リターンに注目した深層学習ポートフォリオ最適化
今城健太郎南 賢太郎伊藤克哉PFN)・中川 慧野村アセットマネジメントIBISML2020-46
株式投資におけるポートフォリオ構築は金融分野で重要な課題である.本発表では,株式市場における共通因子をヘッジしたあとに残... [more] IBISML2020-46
p.38
HCGSYMPO
(第二種研究会)
2020-12-15
- 2020-12-17
ONLINE オンライン開催 外食店舗での作業発生予測に基づく時系列ラベル付与ツールの開発・評価
加藤狩夢三浦貴大一刈良介大隈隆史蔵田武志産総研
教師あり学習で用いる訓練データ作成の作業コストが問題視されている.特に時系列データを対象に訓練データを作成する場合,人手... [more]
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2019-12-24
16:55
東京 国立情報学研究所(NII) Quasi-Recurrent Neural Networksを用いた複合時系列データ予測
坂崎雄一朗安達 凛六井 淳静岡県立大DE2019-32
近年, 様々な分野で時系列データ予想を行う研究が報告されている. 時系列データ予測において従来のRecurrent Ne... [more] DE2019-32
pp.93-98
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
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
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
ET 2018-03-03
16:05
高知 高知工科大学(永国寺キャンパス) ラーニングレコードを用いた学習者の習熟度時間変化モデルの構築
児玉 翠秦 崇洋社家一平NTTET2017-132
限られた学習時間の中で学習効果を最大化する最適な学習スケジュールの提示のためには,今後の学習で見込まれる習熟度の上昇を予... [more] ET2017-132
pp.249-252
SP, SIP, EA
(共催)
2017-03-01
15:55
沖縄 沖縄産業支援センター [招待講演]多カーネル適応フィルタ:信号処理と機械学習
湯川正裕慶大EA2016-113 SIP2016-168 SP2016-108
時系列データ予測や多重スケールデータ解析などへの応用が期待される多カーネル適応フィルタを解説し、最近の研究成果を紹介する... [more] EA2016-113 SIP2016-168 SP2016-108
pp.177-182
ASN 2014-05-29
14:30
東京 東京大学先端科学技術研究センター An棟2階 コンベンションホール [ポスター講演]無線センサネットワークと機械学習を用いた施設園芸環境制御システムの提案
兼田千雅井林宏文鈴木雄也静岡大)・大石直記静岡県農林技研)・峰野博史静岡大ASN2014-22
近年,ICTを用いた農業支援が活発に行われている.その内の一つに,施設園芸内にセンサネットワークを構築することによって環... [more] ASN2014-22
pp.75-76
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
NC, NLP
(共催)
2013-01-24
14:10
北海道 北海道大学百年記念会館 3状態ランダム磁場イジング模型に基づく金融危機の特徴付け
室田光晶井上純一北大NLP2012-115 NC2012-105
災害や国際的紛争等を引き金とする金融危機においては,
多くの銘柄株価が急落する. これらはマクロな現象ではあるが, ... [more]
NLP2012-115 NC2012-105
pp.67-72
NC 2012-01-26
15:40
北海道 公立はこだて未来大学 平均場イジング模型の臨界現象と時系列予測
日向野隼輔井上純一北大NC2011-108
神経スパイク系列等, マクロ時系列がミクロな構成要素の
出力/意思決定を介して得られる例は少なくない. 金融商品
の... [more]
NC2011-108
pp.65-70
NC, NLP
(共催)
2011-01-26
10:55
北海道 北大 百年記念館 2次元格子状結合発振器システムを用いたカオス時系列データの自動予測に関する研究
佐々木達也山内将行広島工大)・西尾芳文徳島大NLP2010-159 NC2010-123
気象データなどの自然界の現象だけでなく,
人間の経済活動などにおいても,多くの時系列データが存在する.
特に,気象デ... [more]
NLP2010-159 NC2010-123
pp.193-198
NLP, CAS
(共催)
2010-08-03
13:20
徳島 鳴門教育大学 3×3の格子状にインダクタで結合された発振器のシステムを用いたカオス時系列データの予測の自動化について
佐々木達也井元健夫山内将行広島工大)・西尾芳文徳島大CAS2010-59 NLP2010-75
時系列データを予測することは非常に重要であると考えられる.
近年,様々な研究がなされており,様々な手法が提案されている... [more]
CAS2010-59 NLP2010-75
pp.141-146
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