| 講演名 | 2021-02-12 非対称カーネル関数を用いた時系列データに対するカーネル密度推定の適用 深井 颯(産総研), 山崎 啓介(産総研), 本村 陽一(産総研), |
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| 抄録(和) | 標本データから母集団の確率密度を推定する手法として，カーネル関数を用いたカーネル密度推定法がよく用いられる．しかし本手法で用いられるカーネル関数には主に対称性を持つものが採用されており，データの特性を十分に反映できない懸念がある．特に時系列データでは，事象発生の前後において対称に確率密度が存在しているとは限らない．そこで本研究では，いくつかの非対称性を持つカーネル関数を提案し，それらを車両の走行データに適用・可視化することにより，非対称性を持つカーネル関数の有用性を示す． |
| 抄録(英) | This study proposes several asymmetric kernel functions and their availability of applying to time series data. The kernel density estimation is often used to calculate probability density of the parent population from the sample data. Especially in time series data, probability densities at before and after the event are not always symmetric. But the kernel functions applied in this approach are mostly symmetric and may not reflect the features of the data enough. In this study, asymmetric kernel functions are applied to the travel data of vehicles and the result shows the availability of applying asymmetric kernel functions to time series data. |
| キーワード(和) | カーネル密度推定 / 可視化 / KDE / 時系列 / カーネル関数 / 自動車 |
| キーワード(英) | Kernel Density Estimation / Visualization / KDE / time series / kernel function / Automobile |
| 資料番号 | AI2020-33 |
| 発行日 | 2021-02-05 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2021/2/12(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 「データ市場特集VII：生活防災とコミュニティ・デザイン」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 福田 直樹(静岡大) |
| 委員長氏名（英） | Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 清 雄一(電通大) / 櫻井 祐子(産総研) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) / Yuko Sakurai(AIST) |
| 幹事氏名（和） | 大囿 忠親(名工大) / 藤田 桂英(東京農工大) |
| 幹事氏名（英） | Tadachika Ozono(Nagoya Inst. of Tech.) / Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 非対称カーネル関数を用いた時系列データに対するカーネル密度推定の適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Applying kernel density estimation to time series data using asymmetric kernel function |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カーネル密度推定 / Kernel Density Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 可視化 / Visualization |
| キーワード(3)（和/英） | KDE / KDE |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列 / time series |
| キーワード(5)（和/英） | カーネル関数 / kernel function |
| キーワード(6)（和/英） | 自動車 / Automobile |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 深井 颯 / So Fukai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山崎 啓介 / Keisuke Yamazaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 本村 陽一 / Yoichi Motomura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2021-02-12 |
| 資料番号 | AI2020-33 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | AI-362 |
| ページ範囲 | pp.56-59(AI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-02-05 (AI) |