著者
渡辺 昌洋
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-03

制度:新 ; 文部省報告番号:乙1777号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2003/3/6 ; 早大学位記番号:新3565
著者
工藤 知草
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2005-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲2075号 ; 学位の種類:博士(理学) ; 授与年月日:2005/3/24 ; 早大学位記番号:新4042
著者
水島 裕
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004

数値計算は数学または応用数学の一分野である.数学は科学,工学に現れる現象,関係,設計過程などをモデル化するのにその威力を発揮している.一方,数学における実数演算を浮動小数点演算で行う場合,丸めや打ち切り誤差が生じるため,その精度に関しては保証することは困難である.そこで,数学的に正しいと保証する理論と技術の開発を,精度保証付き数値計算という.本論文では,数値計算用のソフトウェアであるMATLABを用いた大規模スパース行列の精度保証付き数値計算を行う.大規模な行列を扱う場合,莫大なメモリ量を消費するため,現時点では効率の良い精度保証を行えるまでに至っていない.そこで,スパース行列がもつ非零要素が少ないという特性と反復解法を利用し,10000×10000以上の大規模スパース行列を精度保証することを目的とする.
著者
柳井 佳孝
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004

近年の計算機性能の大幅な向上は大量データを扱うことを可能にし、それに伴い各種工学的手法を用いて株価予測の研究が行われてきた。しかし、従来研究はあまりに単一銘柄の予測に特化しすぎており、ポートフォリオをどのように組むかに注目していない。一方、Markowitzに始まるポートフォリオ構築に関する従来研究の問題はリターン生成プロセスの説明力が高くなく明示的にリターンに時系列構造を考慮していない。そこで、本研究では”Portfolio Selection”における個別銘柄の期待収益率の計算にNNを用いて算出される予測期待収益率を用いることによりリターンに時系列構造を考慮してポートフォリオを構築する手法を提案する。提案手法では日経225銘柄から無作為に選択した8社のデータで株式売買シミュレーションを行い、全銘柄と比較を行ったところ収益率のばらつきを抑え長期的に収益を上げる可能性があることが示された。
著者
奥山 直弥
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2005-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲2074号 ; 学位の種類:博士(理学) ; 授与年月日:2005/3/24 ; 早大学位記番号:新4041
著者
三橋 秀生
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-03

制度:新 ; 文部省報告番号:乙1772号 ; 学位の種類:博士(理学) ; 授与年月日:2003/3/6 ; 早大学位記番号:新3560
著者
柳原 良江
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-01

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1697号 ; 学位の種類:博士(人間科学) ; 授与年月日:2003/3/15 ; 早大学位記番号:新3373
著者
小堀 哲郎
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-07

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1809号 ; 学位の種類:博士(人間科学) ; 授与年月日:2003/7/16 ; 早大学位記番号:新3616
著者
北川 佳子
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1754号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2003/3/6 ; 早大学位記番号:新3517
著者
松井 久実
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1782号 ; 学位の種類:博士(理学) ; 授与年月日:2003/3/15 ; 早大学位記番号:新3545
著者
小野 弓絵
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1891号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2004/3/15 ; 早大学位記番号:新3766
著者
北内 義弘
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004-02

制度:新 ; 文部省報告番号:乙1855号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2004/2/5 ; 早大学位記番号:新3710
著者
板東 慶一郎
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004

学校での音楽教育において,読譜指導の欠落により,学校生徒たちの読譜能力が低下している問題が挙げられる。楽譜が読めない事は,音楽から興味を無くす原因の一つである。基礎の定着を図らなければならない小学校から中学年までの期間での積極的な読譜指導の導入が重要となるのである。しかし,教育制度の変更に伴い,音楽の授業時間自体が削減され,読譜指導に割ける時間も少なくなったのも事実である。これらの問題を解決するためにも,授業に効率的に導入できる読譜指導方法が必要となる。そこで,楽譜認識を活用した演奏支援ソフトウェアのプログラム作成を試みた。
著者
高嶋 孝倫
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2003-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1794号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2003/3/24 ; 早大学位記番号:新3572
著者
荒川 佳樹
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2005-03

制度:新 ; 文部省報告番号:乙1944号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2005/3/3 ; 早大学位記番号:新4024
著者
魏 小比
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2005-02-02

JPドメインのWEBサイトにも中国語ドキュメントが多く存在するが、あまり有効利用されていないのが現実である。中国語ページを抽出できれば、中国語を扱う人々に便利さをもたらすと共に、統計・語学・検索エンジンのデータベースなど様々な応用研究もできる。文字コードの多様化につれ、ファイルから言語を判別するのは、もはや文章の意味解析を切口にしなければならなくなった。この研究では、形態素解析ツール茶筌を使用し、早稲田大学(88,634 pages)と北京大学(25,421 pages)のWEBページを全面的に分析し、単語の品詞種類と一文字で区切られる形態素の割合から中国語文章の特徴を突き止め、JPドメインにある多国語の混在しているHTMLファイルから中国語で書かれたページを抽出する手法を考案し、実行する事に成功した。また、その延長である様々な応用の可能性についても述べている。
著者
木村 元
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004-03

制度:新 ; 文部省報告番号:甲1896号 ; 学位の種類:博士(理学) ; 授与年月日:2004/3/15 ; 早大学位記番号:新3771
著者
松浦 健治郎
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2005-02

制度:新 ; 文部省報告番号:乙1951号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2005/3/3 ; 早大学位記番号:新4031
著者
糟谷 勇児
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004

リカレントネットはフィードバックを持つニューラルネットであり、全結合リカレントネットは、入力層へのフィードバックを除くあらゆる結合を許したモデルである。全結合リカレントネットは脳のモデルとして信頼性があり、人工知能等の分野での応用が期待できる。しかし全結合リカレントネットを応用した研究は少なく、パラメータの設定法や時系列認識における性能などの応用に関する情報が十分に得られていない。そこで本研究では全結合リカレントネットをオンライン文字認識に用いることで、全結合リカレントネットの応用上の注意点や応用可能性を探ることを目的とする。 今回作成した文字認識システムを東京農工大学中川研究室オンライン手書きデータベース「TUAT Nakagawa Lab.HANDS-kuchibue_d-7-06-10」の数字データ6人分300個で評価したところ、最大91%となる認識率を示すなど、全結合リカレントネットが時系列認識に有効であることがわかった。
著者
滝沢 雅俊
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004

機能や構造未知のタンパク質のアミノ酸配列を問い合わせ配列とし、データベース中から、進化的に類縁関係にあるアミノ酸配列を収集する方法を相同性検索とよぶ。現在までに、BLASTやFASTAなど様々な相同性検索手法が開発されてきたが、検索精度を更に向上させることが求められている。本研究では、複数の検索手法について2手法の組み合わせを行うことにより、検索精度の向上を目指し、タンパク質ペアのE-valueによって、union、intersection操作を使い分ける手法を提案する。 E-value閾値3.0*E-3において、提案手法を適用したBLASTとFASTAの組み合わせでは、各手法単独で用いた場合と比較してspecificityを低下させることなく、BLASTのsensitivityを3.0%、FASTAのsensitivityを0.47%向上させることができた。