| 講演名 | 2010/6/11 n次元空間における自由移動物体の挙動に関する複雑性解析 : ノルム累積法による局所的フラクタル次元の算出(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般) 松本 教久, 上條 賢一, |
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| 抄録(和) | 一般にn次元空間を自由に動き回る物体の各離散時刻における位置情報の蓄積から、そのノルムである実動距離を定義できる。長期的な離散位置情報が与えられたとき、その時系列上に短い時間幅を持つウィンドウを仮定すれば、そのウィンドウ内におけるサンプリング時間間隔と累積ユークリッド距離との関係から、局所的フラクタル次元(LFD)が求められる。次に、このウィンドウを順次スライドさせていけば、移動LFDの時系列的変化を観測できる。本論文では、ランダム・ウォーク時における移動LFDの分布が正規分布になることを示した。3次元空間を自由に動き回る小動物のモニタリングや、異常行動の観察などへの応用を提案し、通常行動時における挙動パターンに関するLFDの分布範囲が予め推定できていれば、異常行動の前兆が検出できる可能性を示唆した。 |
| 抄録(英) | When an object freely moves in n-dimensional space, the actual moving distance can be generally defined by the accumulated information of local position at every discrete time. In case the discrete locational information is given, the local fractal dimension (LFD) can be obtained by the relationship between the sampling interval and the actual accumulated distance on the window, in which the discrete data are extracted from the original time series. The moving LFD can be also obtained by shifting the window to the right hand side in sequence. In this paper, it is shown that the distribution for the moving LFD when 3-dimensional random walking belongs to the so-called normal distribution. These results may be applied to the observation for an abnormal behavior or the monitoring system for small animals in their cages, which are freely moving in 3-dimensinal space. If the range of the moving LFD in the normal situations for these animals could be estimated, the preludes may be detected in case a moving LFD dropped out of the normal range. |
| キーワード(和) | 局所的フラクタル次元 / 統計的品質管理 / 離散位置情報 / 累積ユークリッド距離 / 挙動パターン |
| キーワード(英) | local fractal dimension / statistical quality control / discrete locational information / accumulated Euclid distance / behavior pattern |
| 資料番号 | NC2010-8,NLP2010-8 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2010/6/11(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | n次元空間における自由移動物体の挙動に関する複雑性解析 : ノルム累積法による局所的フラクタル次元の算出(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Complexity Analysis for Behavior of Free Moving Objects in n-Dimensional Space : Calculation for Local Fractal Dimension Using Norm Accumulation Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所的フラクタル次元 / local fractal dimension |
| キーワード(2)（和/英） | 統計的品質管理 / statistical quality control |
| キーワード(3)（和/英） | 離散位置情報 / discrete locational information |
| キーワード(4)（和/英） | 累積ユークリッド距離 / accumulated Euclid distance |
| キーワード(5)（和/英） | 挙動パターン / behavior pattern |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松本 教久 / Norihisa MATSUMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東洋大学大学院生命科学研究科生命科学専攻 Graduate School of Life Sciences, Toyo University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 上條 賢一 / Kenichi KAMIJO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東洋大学大学院生命科学研究科生命科学専攻 Graduate School of Life Sciences, Toyo University |
| 発表年月日 | 2010/6/11 |
| 資料番号 | NC2010-8,NLP2010-8 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 83 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |