著者

小野寺 光永 井須 芳美 長嶋 雲兵 吉田 裕亮 細矢 治夫 永川 祐三

出版者

日本コンピュータ化学会

雑誌

Journal of Chemical Software (ISSN:09180761)

巻号頁・発行日

vol.5, no.3, pp.113-128, 1999-09-15 (Released:2000-03-28)

参考文献数

7

被引用文献数

2

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生体の断層イメージを測定する核磁気共鳴(NMR)のシグナルや、Belousov-Zhabotinsky反応(BZ)などの振動反応の酸化還元ポテンシャルには、測定環境によりSN比が急激に悪くなる時系列データが見られ、そのノイズ除去が問題となっている。また、生体における時系列データの一つである心電図においても、ノイズによる心電図解析の妨げが問題となっている。そこで本研究では、フーリエ変換、ベイズモデル、トレンドモデルの3手法を用いたノイズ除去を行い、それぞれのモデルによる結果の比較、検討を行った。数値実験には、NMRのシグナルに代表的なMultiple nonstationary frequenciesの近似関数と心電図の2種類のデータを用いた。その結果、Multiple nonstationary frequenciesの近似関数では、ベイズモデルが最も有効であった。心電図では、フーリエ変換により、基線の揺れを抑えることができ、ベイズモデルやトレンドモデルを用いて平滑化を行った後に、フーリエ変換によってノイズを除去する方法が有効であることが示唆された。

著者

青山 智夫 井須 芳美 長嶋 雲兵

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻号頁・発行日

vol.1995, no.118, pp.13-18, 1995-12-11

被引用文献数

1

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階層型ニューラルネットワークと関数の巡回表現を用いて時系列現象の予想を行った.この方法は,離散化した関数を小区間に分解し.その部分断片を組み合わせて外挿時の関数の形を予想する.断片の中に関数の将来の形と同じものが存在すれば精度良く予想できる,同じ断片がない場合,小区間の学習から元関数の近似関数がネットワーク内に構成できれば(この可能性は低くない)精度良く予想できる.Extrapolations for time-dependent phenomena are studied on use of multi-layered-neural-networks and recurrent representations of functions. Adopted theories are based on principles which the function can be constructed of many vectorized-fragments, and the fragments can be related to a set, which is a representation for an extrapolated-part of the function.