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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, NLP, MICT (共催) NC (併催) [詳細] |
2024-01-25 09:20 |
徳島 | 鳴門教育大学 | リカレンスプロットによる声帯ポリープデータの非線形解析 ○廣瀬巧朗・塩沢航太・徳田 功（立命館大）・吹野美和（パナソニックホールディングス）・添田喜治・城 真範（産総研）  NLP2023-100 MICT2023-55 MBE2023-46 |
声帯振動は非線形動力学システムとして捉えることができ、病理音や歌声などの特殊な条件下では、準周期振動やカオスなどの複雑振... [more] | NLP2023-100 MICT2023-55 MBE2023-46 pp.82-85 |
| NLP | 2023-11-28 13:00 |
沖縄 | 名護市産業支援センター | てんかん患者の脳波データに対する再帰定量化解析 ○関口真音・池口 徹（東京理科大） NLP2023-63 |
本稿では，健常者とてんかん患者の脳波データに対して，非線形力学系理論に基づく時系列解析法を適用することにより，その特性を... [more] | NLP2023-63 pp.21-26 |
| NLP, MSS (共催) |
2023-03-15 11:20 |
長崎 | 長崎大学 文教キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
同軸インジェクタを偏心配置させた円筒型燃焼器で発生する間欠的な燃焼振動の時空構造 ○岡本明隼・川野一樹・後藤田 浩（東京理科大）・庄司 烈・吉田征二（JAXA） MSS2022-66 NLP2022-111 |
本研究では, 記号力学と同期理論を用いて, 同軸インジェクタを偏心配置させた円筒型燃焼器内に形成される間欠的な燃焼振動の... [more] | MSS2022-66 NLP2022-111 pp.21-24 |
| NC, NLP (共催) |
2023-01-28 10:40 |
北海道 | 公立はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
再帰性定量化分析における最小斜め線長さの影響に関する調査 ○スヴィリドヴァ ニーナ・池口 徹（東京理科大） NLP2022-83 NC2022-67 |
リカレンスプロット（RP）は、複雑な多次元システムのダイナミクスを2次元の2値画像として可視化するものである。RPに対す... [more] | NLP2022-83 NC2022-67 pp.11-15 |
| NLP | 2022-11-24 14:15 |
滋賀 | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
リカレンスプロット逆変換を用いた染色体3次元構造の高速再構成 ○平田祥人（筑波大） NLP2022-63 |
リカレンスプロットは、時系列データを視覚化する道具として元々提案された2 次元平面図である(Eckmann et al... [more] |
NLP2022-63 pp.31-34 |
| NLP | 2022-11-24 14:50 |
滋賀 | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［招待講演］音楽波形および点過程としてのMIDIの階層的リカレンスプロット解析 ○吹野美和（パナソニックホールディングス） NLP2022-64 |
リカレンスプロット(RP)を音楽の解析に用いるための方法を紹介する．音楽波形データを解析する場合は，1曲分のデータが長す... [more] | NLP2022-64 p.35 |
| NLP | 2022-11-25 15:15 |
滋賀 | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
正規化再帰性定量化分析による最小時系列長の定義 ○スヴィリドヴァ ニーナ・池口 徹（東京理科大） NLP2022-78 |
時系列解析に必要な最小限の時系列長を推定することは、多くの応用研究において重要な課題である。我々は既に、再帰性定量化分析... [more] | NLP2022-78 pp.97-102 |
| NC, NLP (併催) |
2021-01-21 10:05 |
ONLINE | オンライン開催 | リカレンスプロット密度の変化による非線形時系列の特性抽出 ○金丸志生・スヴィリドヴァ ニーナ（東京理科大）・島田 裕（埼玉大）・池口 徹（東京理科大） NLP2020-41 |
リカレンスプロットは力学系を定性的に把握するための有効な非線形時系列解析手法の一つである． また，再帰定量化解析手法を... [more] |
NLP2020-41 pp.7-12 |
| NLP, CAS (共催) |
2019-10-22 14:30 |
岐阜 | 岐阜大学 | ISI再構成とリカレンスプロットによる神経素子への入出力情報の解析 ○池口 徹（東京理科大） CAS2019-32 NLP2019-72 |
非線形力学系の出力から作成したリカレンスプロットを用いて， 非線形力学系への入力信号を再構成する手法が提案されている．... [more] | CAS2019-32 NLP2019-72 pp.43-48 |
| NLP | 2019-05-10 14:55 |
大分 | J:COM ホルトホール大分 | リカレンスプロットの閾値変動による非線形時系列信号の特徴抽出 ○金丸志生（東京理科大）・島田 裕（埼玉大）・池口 徹（東京理科大） NLP2019-5 |
本稿では，非線形時系列解析手法の一つであるリカレンスプロットとそれを拡張した同方向的近傍プロットを適用した解析対象時系列... [more] | NLP2019-5 pp.23-28 |
| NLP | 2019-05-10 15:20 |
大分 | J:COM ホルトホール大分 | 重畳リカレンスプロットを用いたニューロンへの共通入力再構成に関する一検討 野村亮太・○池口 徹（東京理科大） NLP2019-6 |
複数の力学系の出力から作成したリカレンスプロットを用いて共通入力を再構成する手法が提案されている．また，この手法を拡張し... [more] | NLP2019-6 pp.29-34 |
| NLP, NC (併催) |
2019-01-23 11:20 |
北海道 | 北海道大学 百年記念会館 | 制約付ランダムシャッフルサロゲートデータを用いたカオス的マーク付き点過程の解析法について ○山本紘平（東京理科大）・島田 裕（埼玉大）・池口 徹（東京理科大） NLP2018-101 |
マーク付き点過程データとは，離散的なイベント時系列に何らかの情報が付与された点過程である． 具体的には，地震活動，... [more] |
NLP2018-101 pp.29-34 |
| HCS | 2017-03-15 13:50 |
宮城 | 東北大学片平キャンパス | 舞台表現における他者との相互作用のダイナミクス ～ コミュニケーションの隠れた次元としての距離による検討 ～ ○清水大地・岡田 猛（東大） HCS2016-95 |
舞台表現，特に即興表現においてパフォーマーは，共演者や観客，音楽といった様々な要素と関わりつつ魅力的なパフォーマンスを披... [more] | HCS2016-95 pp.29-34 |
| NLP | 2015-07-22 10:00 |
北海道 | ピパの湯 ゆ～りん館（北海道美唄市） | リカレンスプロットを用いたNIRSデータの高次元空間への埋め込み ○須貝雅子・安達雅春（東京電機大） NLP2015-76 |
NIRS (Near infra-red spectroscopy) は近赤外光により大脳皮質の賦活化を非侵襲的に測定す... [more] | NLP2015-76 pp.47-52 |
| NLP | 2013-12-07 09:50 |
海外 | City University of Hong Kong | Three coupled biological oscillators constructed with the true slime mold and its timeseries analysis Takahiro Noguchi・Hiroki Okabe・Kyoji Honda・Makito Ishizaki・○Kuniyasu Shimizu（Chiba Inst. of Tech.） NLP2013-124 |
[more] | NLP2013-124 pp.59-64 |
| NLP | 2011-11-09 13:40 |
沖縄 | 宮古島マリンターミナル2F研修室 | 2種類のインパルススイッチを有するカオススパイク発振器のISI特性 ○今井聡志・四辻和希・斎藤利通（法政大） NLP2011-99 |
本論文では、２つのインパルススイッチを有するカオス的スパイク発振器が出力するスパイク列のスパイク間隔特性について考察する... [more] | NLP2011-99 pp.43-48 |
| NLP | 2009-11-11 11:30 |
鹿児島 | 屋久島環境文化村センター | リカレンスプロットを用いた変化点検出手法の提案 ○岩山幸治・平田祥人・合原一幸・鈴木秀幸（東大） NLP2009-87 |
近年，多くの非線形時系列解析手法が提案されてきた．しかしながら，その中には時系列の定常性を仮定したものがあり，そうした手... [more] | NLP2009-87 pp.31-34 |
| NLP | 2008-03-27 15:00 |
兵庫 | 神戸大学 | ネットワーク定量化指標を用いたカオス時系列の解析 ○島田 裕・池口 徹（埼玉大） NLP2007-161 |
我々の周りには，複雑な振る舞いを示す現象が多数存在する．例えば，株価の変動や生物の個体数の増減， 気象の変化などである... [more] |
NLP2007-161 pp.43-48 |
| NLP | 2006-03-21 11:40 |
東京 | 法政大学(市ヶ谷) | リカレンスプロットを用いた強化学習における学習進度の評価. ○高橋哲也・安達雅春（東京電機大） |
強化学習において，エージェントの行動の時系列は，学習が進行するにつれて確率的な振る舞いから決定論的な振る舞いへと変化する... [more] | NLP2005-155 pp.25-30 |
| NLP | 2005-01-24 16:15 |
香川 | 香川大学 | 強化学習における環境変化の検出法 ○高橋哲也・安達雅春（東京電機大） |
未知の環境を扱うことができる学習システムとして強化学習がある．強化学習は，環境に対してエージェントが試行錯誤することによ... [more] | NLP2004-95 pp.35-40 |
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