著者

WU HONGLE 加藤 隆史 山田 朋美 沼尾 正行 福井 健一

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

---

The quality of a good sleep is important for a healthy life. Recently, several sleep analysis products have emerged on the market; however, many of them require additional hardware or there is a lack of scientific evidence regarding their clinical efficacy. We proposed a novel method via clustering of sound events for discovering the sleep pattern. This method extended conventional self-organizing map algorithm by kernelized and sequence-based technologies, obtained a fine-grained map that depicts the distribution and changes of sleep-related events. We introduced widely applied features in sound processing and popular kernel functions to our method, evaluated their performance, and made a comparison. Our method requires few additional hardware, and by visualizing the transition of cluster dynamics, the correlation between sleep-related sound events and sleep stages was revealed.

著者

納村 聡仁 沼尾 正行 福井 健一

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

中瀬 絢哉 栗原 聡 森山 甲一 清川 清 沼尾 正行 雄山 真弓

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

---

アンビエント環境では、人の行動をセンサネットワークで検出するだけでなく、環境からの人に応じた能動的なインタラクションが重要な機能である。 本研究では、日常でのそれぞれの人に適したインタラクションの獲得のための強化学習法を提案する。今回はバイタルセンサを用いてユーザの状態を分類し、提案手法の性能を実験によって示す。

著者

佐藤 和宏 市瀬 龍太郎 栗原 聡 相澤 彰子 沼尾 正行

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25回ファジィ システム シンポジウム

巻号頁・発行日

pp.139, 2009 (Released:2009-12-15)

---

科学研究費の申請データを解析した結果について,報告する.本研究の目的は,研究助成金申請データから研究分野間の関係性を抽出する手法を,研究領域の時系列変化の解析と予測に応用することである.従来,学術研究の動向を調べる研究としては,論文のデータを用いる事が一般的であった.しかし論文を用いる方法には,研究分野によってバイアスがかかるという問題がある.これに対し著者らは,研究分野間の関係性の抽出に研究助成金申請データを用いることを提案し,その有効性を2005 年度の科研費申請データを用いて示した.本論文では,その手法を複数年度のデータに対して適用し,研究領域の時系列変化の解析と予測を行った結果について説明する.解析結果として,時系列変化の抽出に対する有効性を示唆する結果が得られた.予測もある程度は可能であったが,解決すべき課題が多く残っている.

著者

松本 光弘 清原 良三 沼尾 正行 栗原 聡

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数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.126, pp.53-56, 2008-12-10

被引用文献数

1

---

近年,携帯電話は高機能化しており,様々なアプリケーションを利用することができる.その一方,多くのアプリケーションの中から必要なものを選択する必要があり,携帯電話の操作は複雑になっている.しかしながら,携帯電話はユーザが素早く且つ手軽に所望のアプリケーションを利用できることが非常に重要である.一方,携帯電話の利用に関して,ユーザは時刻や位置,それまでの操作の状況や日々のスケジュールなどの,様々な外的要因に依存して利用する傾向がある.このような外的要因に基づく携帯電話の特徴的な利用パターンを抽出できれば,ユーザが所望するアプリケーションを予測することができる.本論文では,時空間的利用履歴を基にしたアプリケーション推薦するシステムを構築し,頻度のみを用いたアプリケーション推薦システムと比較することで,本システムの評価を行った.Recently, cellular phones are made high performance, because they provide with various application. On the other hand, a user must select the application one wants to use from among a complex application menu structure. A cellular phone might be used in various contexts and, therefore, it is very important that users can find the desired application easily and quickly. Besides, users use some applications depending on a variety of external factor(e.g. time, location, process of operation and dairy schedule et.al). Hence, there are some patterns in our daily behavior. So, if the habitual operation patterns can be extracted, this means that we can predict the operation of cellular phone. In this paper, we built an Application Recommendation System Based on Temporal-spatial History Log, and compared with a conventional frequency based application recommendation system.

著者

安場 直史 長岡 諒 矢野 純史 香川 浩司 森田 哲郎 沼尾 正行 栗原 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第22回全国大会(2008)

巻号頁・発行日

pp.16, 2008 (Released:2009-07-31)

---

ナビゲーションシステムのルート探索手法において、熟考型探索は最適だが計算時間が長く、即応型は計算時間は短いが解が最適でない。短時間先の渋滞予測情報が提供される環境で、相反するこれらの探索を適宜使い分けることでより精度の高いルート探索を実現した。

著者

北川 哲平 福井 健一 佐藤 一永 水崎 純一郎 沼尾 正行

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.25, pp.1-9, 2010-09-21

---

複雑系において,事象過程の急激な遷移は潜在的に重要な相互作用の表れであるが,そのような事象の発生頻度は低い.本研究では,事象系列において比較的稀であるが,状態が遷移するときに共起する事象を抽出する Essential Event Extractor(E3) 法を提案した.E3 法では,自己組織化マップ (SOM) を符号化のためにベクトル量子化 (VQ) として,また共起グラフを生成するためにキーグラフを用いる.そして,VQ のトポロジーマップにおける発生密度推定を参照することで,共起グラフ上で事象遷移を得る.本論文では,燃料電池の損傷試験で観測されるAE事象系列に対して E3 法を適用し,燃料電池の損傷メカニズムを解明するために,有用な損傷事象系列を得た.Although sudden changes of the event phase in complex system may indicate potential essential forces, such events are rare. In the present paper, we propose an essential event extractor (E3) scheme to extract relatively rare but co-occurring event sequences in event transitions. In E3, the self-organizing map (SOM) is used as vector quantization (VQ) and KeyGraph as a co-occurrence graph. Afterwards, event transitions on the KeyGraph can be obtained by using occurrence density estimation on the topology map of VQ. We demonstrate the E3 using an acoustic emission (AE) event sequence observed during a damage test of fuel cells and obtain essential co-occurring damage sequences.

著者

沼尾 正行 山口 高平 西尾 章治郎 石坂 裕毅 有川 節夫

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.7, no.1, pp.2-5, 1992-01-01

著者

ブンサーム キッスィリクン 沼尾 正行 志村 正道

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.8, no.1, pp.46-54, 1993-01-01

被引用文献数

2

---

Recently there has been an increasing interest in learning systems which induce first-order logic programs from examples. However, due to the intractability of the hypothesis space, such systems which use exhaustive search, e.g., MIS, are unable to learn reasonably complex programs. Previous solutions have been proposed to overcome this difficulty : while some systems restrict their hypothesis space, others use heuristics or additional knowledge such as analogical structures or abstraction. However, existing systems still have limitations. GOLEM gives up completeness by restricting the hypothesis space to only determinate clauses. A determinate clause is a clause composed of only determinate literals. A literal is determinate if each new variable in it has only one binding. Even the commonly used generate-and-test programs generate candidate solutions for their test routine, and thus are non-determinate. FOIL avoids exhaustive search by using Gain heuristic to select a literal that greedily discriminates positive examples from negative examples. Although it is able to learn some classes of problems efficiently, the heuristic fails to capture other aspects of usefulness of a literal, i.e., it overlooks a useful literal which produces no discrimination. For instance, a literalpartition (Head, Tail, List 1, List 2) in the quick-sort program does not discriminate between positive and negative examples. We propose a new heuristic-based approach to the learning of Horn-clause logic program with list structure. Our system, CHAM, learns a class of complex programs not learned by previous systems, i.e., non-determinate programs out of the learning space of GOLEM, and programs with non-discriminating literals which pose difficulties for FOIL. Experiments on learning Prolog programs with list structure have shown that while being able to learn a large class of programs, CHAM preserves efficiency in various test problems.

著者

ブンサーン キッスィリクン 沼尾 正行 志村 正道

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.7, no.6, pp.1027-1037, 1992-11-01

被引用文献数

8

---

Learning systems find a concept based on positive and negative examples by using given terms, such as features and predicates. Most learning systems employ selective induction, and find a concept description composed of only predefined terms. However, if such terms are not appropriate, constructive induction or shift of bias are required to invent new terms. Although there has been increasing interest in systems which induce a first-order logic program from examples, there are few systems that perform constructive induction. FOCL invents new terms, i.e., new predicates, by combining existing subpredicates. Based on interaction with its user, CIGOL invents terms without any given subpredicate. This paper presents Discrimination-Based Constructive inductive learning (DBC) which invents a new predicate without any given subpredicate nor any user interaction. Triggered by failure of selective induction, DBC introduces a new predicate into a previously found incomplete clause. This is performed by searching for a minimal relevant variable set forming a new predicate that discriminates positive examples from negative ones. If necessary, DBC also recursively invents subpredicates for the definition. Experimental results show that, without interactive guidance, our system CHAMP can construct meaningful predicates on predefined ones or from scratch. Our approach is system independent and applicable to other selective learning systems such as FOIL.

著者

ナッティーチョラウィト 沼尾 正行

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知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.41, pp.17-24, 2001-05-17

被引用文献数

1

---

近年、文書の容易な蓄積、管理、検索が実現しつつある。しかし一方で紙は今だ文書の主要な媒体となっている。このことから、既存の紙文書の電子化に対する要求が高まっている。本稿では、機械学習手法を用いた、文書のレイアウト処理システムを提案する。このシステムは、文書レイアウトの役割を分析し、レイアウトのタグ付けを行って、文書の分類を行う。本研究では、訓練例から帰納論理プログラミングという学習手法とウィンノーアルゴリズムを用い、重要な知識を取得し、文書のスタイルの学習を行う。本システムの性能を評価するために、いくつかの学会誌や会議から複数の論文を収集し、文書の理解と分類の実験を行った。その結果、従来のシステムと比較して、本研究で提案されたシステムの正確さの方が高いことを確認した。