著者

高穂 洋 荒井 隆行 大竹 敢 田中 衛

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.432, pp.13-16, 2002-11-06

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株価の時系列データを用いて次期の株価を予測することは困難である.つまり,一因に株価の時系列データに有益でない成分が混在してることがあげられる.先行研究において,ローパスフィルタを用いて株価の時系列データから長周期成分を除去し,ニューラルネットワークにより予測を行ったところ,比較的正確な予測結果が得られた.本論文ではさらに日数の異なる移動平均線の比を求め,その周波数特性を検討し,バンドパス処理により予測に必要と考えられる特徴量の抽出を行った.また,提案方式による実験において従来の手法と比較し,より優れた予測性能が得られた.

著者

大竹 敢 福田 光一 川中 彰

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

テレビジョン学会誌 (ISSN:03866831)

巻号頁・発行日

vol.50, no.11, pp.1798-1804, 1996-11-20

参考文献数

17

被引用文献数

2 1

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本論文では, ウェーブレット変換を用いて, 画像に適応的な多重解像度分解を行い, そのエントロピー符号化にゼロツリー構造を導入した符号化方式を提案している.適応的な画像分解により, オクターブ分解では, 充分に取り除くことのできない, 画素間の相関を削減している.また, 分解後の各画像成分間の相似な位置での相関は, ゼロツリー構造により, 効果的に削減できる.さらに, 画像分解の基準に局所的なゼロツリー構造を導入することで, 各画像成分間の相関を考慮した画像分解を可能にしている.その結果, 要求されるビットレートに対応した画像分解が行われ, 少ない演算処理量で優れた圧縮特性が得られている.標準画像を用いたシミュレーションでは, 約0.4bppで符号化した場合, JPEGベースライン方式と比較して約3dB, オクターブ分解方式と比較して, 約1dB優れた結果が示されている.

著者

竹之内 星矢 青森 久 大竹 敢 田中 衞 松田 一朗 伊東 晋

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.82, pp.69-73, 2010-06-11

参考文献数

11

被引用文献数

1

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本論文では,画像毎の特徴に応じ適応的に処理を行うセルラニューラルネットワーク(CNN)を用いた階層的可逆符号化方式を提案する.提案方式は,画像の分割と予測に基づく方式であり,符号化性能は予測性能に大きく依存する.このため,予測を予測誤差を最小とする最適化問題に帰着させることにより,CNNによる最適な予測を実現している.また,画像の特徴に応じて,CNNのテンプレート形状を変化させ,予測性能の向上を図った.さらに,コンテクストモデリングを用いる算術符号化器を導入し,高い符号化効率を実現している.様々な画像に対し符号化を行い,提案方式の有効性を確認した.

著者

瀧澤 恵介 竹之内 星矢 青森 久 大竹 敢 田中 衛 松田 一朗 伊東 晋

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.106, pp.119-124, 2011-06-23

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本稿では,Paricle Swarm Optimization(PSO)を用い,符号化レートを最小とするセルラーニューラルネットワーク(CNN)による画像予測器の教師付学習手法を提案する.提案手法では,従来予測誤差電力を最小化するよう設計されているCNNによる画像予測器をロスレス符号化性能向上のため,符号化レート最小化をPSOを用いた学習により実現している.特に,本方式で用いられているPSOは評価関数の勾配情報を利用しないため,CNNによる非線形予測器の学習に非常に効果的であると考えられる.様々な標準画像に対し符号化を行い,従来手法と比較し提案手法の有効性を確認した.