著者

佐古 龍 原 元司

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第29回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.164, 2013 (Released:2015-01-24)

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近年,Twitterなどの情報メディア(Consumer Generated Media)が普及してきている.これらのCGMは,利用者の経験や意見を活用することで,マーケティングや消費者行動の推定を簡単に行うことができると考えられている.しかし,CGM利用者の属性情報は不明な場合も多い.そこで,本研究ではTwitter利用者の性別の判定を形態素解析とサポートベクタマシン(SVM)によって判定するシステムを提案する.

著者

川原 和也 後藤 俊弘 川原 元司 島田 剛 大井 好忠 花房 明憲 竹 三郎 永田 進一 益田 正隆

出版者

Japanese Society of Chemotherapy

雑誌

CHEMOTHERAPY (ISSN:00093165)

巻号頁・発行日

vol.36, no.9, pp.1184-1198, 1988

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新しいキノロン系化学療法薬剤であるT-3262に対し, 基礎的・臨床的に検討した結果, 以下の結論を得た。<BR>尿路感染症患者の尿から分離された臨床株について本剤の抗菌力を測定し, Ciprofloxacin (CPFX), ofloxacin (OFLX) と比較検討した。<I>Citrobacter freundii</I> (<I>C.freundii</I>) は21株, 他の菌種は30株を対象とした。<I>Staphylococcus</I> spp., <I>Enterococcus faecalis</I>, <I>Klebsiella pneumoniae</I>に対してはT-3262が最も優れた抗菌力を示し, <I>Escherichia coli</I>, <I>Enterobacter cloacae</I>, <I>Pseudomonas aeruginosa</I>に対してはCPFXとほぼ同等の抗菌力を示し, <I>Serratia marcescens</I>に対してはCPFXとOFLXの中間の抗菌力であり, <I>C.freundii</I>, <I>Proteus mirabilis</I>, <I>Proteus vulgaris</I>に対してはCPFXが最も優れた抗菌力を持ち, T-3262とOFLXは同等であった。<BR>14例の急性単純性膀胱炎, 1例の淋菌性尿道炎の患者にT-3262を1回75~150mg, 1日2~3回, 3~7日間投与し, 24例の慢性複雑性尿路感染症の患者には1回150m9, 1日2~3回, 5~15日間投与した。UTI薬効評価基準に合致した急性単純性膀胱炎9例では著効5例, 有効4例で有効率100%であり, 慢性複雑性尿路感染症19例では著効10例, 有効6例, 無効3例で有効率は84.2%であった。淋菌性尿道炎の1例は, 主治医判定で有効であった。<BR>臨床検査値の異常はGOT, GPTの上昇, 好酸球の上昇が各1例認められたがいずれも軽度であり, 投与終了後速やかに正常に復した。また自他覚的な副作用は認めなかった。

著者

梶野 大輔 原 元司

雑誌

情報科学技術フォーラム講演論文集

巻号頁・発行日

vol.8, no.2, pp.401-402, 2009-08-20

著者

堀内 匡 別府 俊幸 藤岡 美博 原 元司

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.20, no.5, pp.817-822, 2008-10-15

被引用文献数

1 3

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本研究では,実現が期待されているシジミ自動選別装置の開発に向けて,シジミ貝をぶつけた際に発生する音響信号に基づく不良シジミ貝の判別に関して検討を行った.具体的には,音響信号を周波数解析した後,特徴ベクトルを抽出し,各種のパターン認識手法を用いて不良シジミ貝の判別を行い,判別精度を比較評価した.パターン認識手法として,決定木学習,k-最近傍識別法,多層ニューラルネットワーク,サポートベクターマシンを取り上げ,それぞれについて同様の判別実験を行い,判別精度の比較検討を行った.その結果,多層ニューラルネットワークによる手法が他の手法に比べて最も優れており,約95%の判別精度が得られた.次いで,サポートベクターマシン,k-最近傍識別法,決定木学習の順で判別精度が高く,いずれの手法においても一定の有効性を確認することができた.