著者

佐藤 浩 久保 正男 生天目 章

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.2007, no.19, pp.97-100, 2007-03-04

---

複雑ネットワークの研究においてはその構造に着目することが重要である。ネットワークの構造を掴むために、さまざまな指標が用いられるが、単一の指標は性質の-面しか表現できないため、同一の指標を持つネットワークであっても、構造がまったく異なる場合がある。本研究では、指標と構造の関係を明らかにすることを目的とする。与えられた指標がどれだけ達成されたかを目的関数とした遺伝的アルゴリズムを用い、最適化を通じたネットワークの生成を行う。実験により、問題空間には非対称I性がみられ、最適化の指標により解空間の構造が大きく変わること、また、同じ指標を持ちながら異なる構造のネットワークが見出されることを明らかにした。In the research of complex networks, it is important to focus on the structure of the networks. Various measures such as centrality or radius are used to analyze the networks. One measure, however, can only capture the one aspect, so two networks that have same measure sometimes show completely different structure. The purpose of this study is to figure out the relation between measurements and structures. Genetic Algorithm is used to find networks that have specific measurement value. We show that GA can find the networks that are different in view of structure, but the same in view of measurement value.

著者

YiYU 渡辺知恵美 城和貴

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.2005, no.93, pp.5-8, 2005-09-21

---

近年,内容ベースの音楽検索における研究はますます多くの関心を引き付けている.適切な特徴セットを用いた類似検索アプローチにより,計算時間を減少させ検索速度を向上させることができる.本論文は音響ベースの音楽検索に対し以下の二点で貢献している:1.スペクトル特性を研究し,隣接しているフレームのスペクトル特徴が非常に関連していることを示している; 2.基本的な音響特性の分析に基づき,スペクトル相関関係に焦点を合わせた高速で効率的なQuery-by-Exampleによる音楽検索モデルを提案している.また本提案手法の評価としてシミュレーション結果におけるスペクトル相関関係(SC)閾値,データ格納量,計算時間の分析を行い,単旋律および多声音楽における有効性を確認した.Content based music retrieval is attracting more and more research interest. Suitable feature sets and similarity match approaches can help to reduce the tedious computation time and speed up the retrieval. This article mainly contributes in the two-fold to the current acoustic based music retrieval: 1. we report a study of the music spectral property and show that the spectral features of adjacent frames are highly correlated; 2. on the basic acoustic characteristics analysis we propose a fast and efficient Query-by-Example Music Retrieval modeling focused on spectral correlation. The extensive evaluations confirm the effectiveness of the proposed retrieval model for both monophonic and polyphonic music. The simulation results are analyzed with a theoretical approach that seeks to obtain the mathematical relation for our retrieval system parameters such as Spectral Correlation (SC) threshold, storage, and computation.

著者

福田 剛志 森下真一 森本康彦 徳山 豪

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.1996, no.72, pp.1-8, 1996-07-26

---

データベースからの決定木の構成において、数値属性の取り扱いは非常に難しいとされていた。実際、有名なエントロピーを用いた決定木構成法について、発案者のQuinlan自身、多くの数値属性があるデータに対しては効率を保証できないことを指摘している。この問題に対する解決法として、最適化問題として数理モデル化した二次元関連ルールを分岐法則に使う方法を提案し、効率的な決定本の構成法を、プロトタイプシステムをデータマイニングシステムSONAR(ystem for Optimized Numeric Association Rule)のサブシステムとして実現した。ここでは、数理的側面からの理論的裏付けと実験結果を報告する。We propose an extension of an entropy-based heuristic of Quinlan [Q93] for constructing a decision tree from a large database with many numeric attributes. Quinlan pointed out that his original method (as well as other existing methods) may be inefficient if any numeric attributes are strongly correlated. Our approach offers one solution to this problem. For each pair of numeric attributes with strong correlation, we compute a two-dimensional association rule with respect to these attributes and the objective attribute of the decision tree. In particular, we consider a family R of grid-regions in the plane associated with the pair of attributes For R ∈ R, the data can be split into two classes: data inside R and data outside R. We compute the region R_<opt> ∈ R that minimizes the entropy of the splitting, and add the splitting associated with R_<opt> (for each pair of strongly correlated attributes) to the set of candidate tests in Quinlan's entropy-based heuristic. We give efficient algorithms for cases in which R is (1) x-monotone connected regions, (2) based-monotone regions, (3) rectangles, and (4) rectilinear convex regions. The algorithm for the first case has been implemented as a subsystem of SONAR(System for Optimized Numeric Association Rules) developed by the authors. Tests show that our approach can create small-sized decision trees.