| 演題番号 | 2G3-5in |
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| 題目 | 実数値空間上の頻出パターン最大化によるパターン抽出法 |
| 著者 | 稲場 大樹(大阪大学大学院 情報科学研究科 情報数理学専攻,大阪大学 産業科学研究所) 福井 健一(大阪大学 産業科学研究所) 佐藤 一永(東北大学工学研究科) 水崎 純一郎(東北大学多元物質科学研究所) 沼尾 正行(大阪大学 産業科学研究所) |
| 時間 | 06月02日(Thu) 16:05〜16:25【一般口頭発表】06月01日(Wed) 18:10〜20:10【インタラクティブ発表】 |
| 概要 | 本研究では、実数値空間上において頻出パターンが最もよく抽出できるように、階層型クラスタリングの結果を基にして適応的にラベル付けを行いパターンを抽出する手法を考案した。本手法の性能評価を行い、さらに、燃料電池の損傷試験データに対して適用し、実データに対しても有効であると示した。 |
| 論文 | PDFファイル |