| 題名 | がん細胞のSOM分類におけるタンパク質反応面積の重要性の検討 |
| 著者 | *吉田 卓洋 (大島商船高等専門学校 電子・情報システム工学専攻), 北風 裕教 (大島商船高等専門学校 商船学科), 池田 信彦 (徳山工業高等専門学校 情報電子工学科), 松野 浩嗣 (山口大学大学院 理工学研究科) |
| Page | p. 454 |
| Keyword | がん細胞, SOM |
| Abstract | 現在，がん細胞の分類をタンパク質の分布情報を用いて行う研究が進められている．我々の研究グループでは，LSCから抽出したがん細胞の分類実験を試みており，これまでにSOMによる特徴抽出を見出してきた．この手法は，LSCから得られたタンパク質量と凝集度の2つの要素から，散布図を作成し，ヒストグラムを求めてSOMへの入力信号とする手法である．しかし，がん細胞においてタンパク質の反応面積が狭いがIntegral値が高い場合や，逆に反応面積が広いがIntegral値が低い場合など，先行研究において反応面積情報が重要な要素であることが示唆された．そこで，本研究ではArea値情報の有無によるSOMマップの影響について比較元のがん細胞SW-13と8種類のがん細胞，1種類の標準細胞で比較実験を行い，重要性について検討したので報告する． |
| 題名 | 血液中のアルコール濃度が人体からの音声信号に及ぼす影響 |
| 著者 | *岸 啓, 藤原 直樹, 田中 章浩, 木下 健太郎, 岸田 悟 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 455 |
| Keyword | ニューラルネットワーク, 音声信号, アルコール濃度 |
| Abstract | 近年，心身の健康状態と音声信号には相関関係があることが報告されている。また，ストレス社会で自分自身の疲労度を客観的に評価できることは重要である。しかしながら，疲労度の客観的評価に関する研究はほとんどない。本研究では，血液中のアルコール濃度が人体からの音声信号に及ぼす影響を個人認証用ニューラルネットワークを用いて調べた。その結果から，血液中のアルコール濃度が音声信号に定性的にも定量的にも影響を及ぼすことが分かった。 |
| 題名 | TPUnitニューラルネットワークを用いた胸部X線画像の異常陰影検出システムの提案 |
| 著者 | *池田 明日美, 吉村 宏紀, 堀 磨伊也, 清水 忠昭, 岩井 儀雄, 岸田 悟 (鳥取大学) |
| Page | pp. 456 - 457 |
| Keyword | ニューラルネットワーク, 三角多項式, 単純アンサンブル, X線画像 |
| Abstract | We constructed systems that detect abnormal areas of lung X-ray images from one-dimensional numeric sequences using neural networks. In the system, the neural network consisted of neurons that use trigonometric polynomial as an activation function. We call it a TPUnit neural network. In this study, we further improve the performance of the detection system of abnormal shadow from lung X-ray images by using TPUnit NN instead of conventional neural network. |
| 題名 | 自己組織化ニューラル木立を用いた効率的なパターン認識に関する研究 |
| 著者 | *松井 修一 (呉工業高等専門学校専攻科 機械電気工学専攻), 井上 浩孝 (呉工業高等専門学校 電気情報工学科) |
| Page | pp. 458 - 459 |
| Keyword | 自己組織化, 汎化能力改善, アンサンブル学習, パターン認識 |
| Abstract | 近年，パターン認識の技術は音声認識・画像など広い分野で応用されており，またその高度化に対する要や期待も高まりつある．自己生成ニューラルネットワークは与えられた訓練データセットより，自動的に自己生成ニューラル木を構築することで，訓練データの特徴空間を木構造内に写像し，高速な学習特性を持つ識別器である．しかしながら，入力信号の性質のみに基づく教師なし学習則を用いている自己生成ニューラルネットワークの識別結果には，望ましい出力が外部から与えられている教師あり学習則を用いている他の識別器と比較すると多くの汎化誤差が含まれるという欠点がある．そこで，自己生成ニューラルネットワークを複数作成することで，それらの出力を統合した自己組織化ニューラル木立を提案し，その有効性を示した．本研究では，本手法の更なる可能性および効率化を追求し，検討する． |
| 題名 | リカレント型神経回路網モデルにおけるカオス的ダイナミクスを媒体とした信号伝達 |
| 著者 | *杣 賢一郎 (岡山大学 大学院自然科学研究科 電子情報システム工学専攻), 奈良 重俊 (岡山大学 大学院自然科学研究科 産業創成工学専攻) |
| Page | p. 460 |
| Keyword | カオス, 神経回路網 |
| Abstract | 近年,人間の脳内でカオス現象が観測され,カオス現象と人間の脳の高度な情報処理能力に関連性があるのではないかという考える研究者がいる.本研究では,脳内情報伝達(脳内コミュニケーション)に注目し,計算機上に脳の神経回路網を参考にした神経回路網モデルを構築した.このモデルを用いてカオス的ダイナミクスを発生させ,相関解析を行うことで脳内コミュニケーションの仕組みへのアプローチを試みた. |
| 題名 | ニューラルネットワークによる条件付き株価予測についての検討 |
| 著者 | *村山 慶輔, 渡部 徹 (松江工業高等専門学校) |
| Page | pp. 461 - 462 |
| Keyword | ニューラルネットワーク, データマイニング, 人工知能, シミュレーション |
| Abstract | 本研究ではニューラルネットワークを用いた株価予測についての研究を行っている。ニューラルネットワークによる金融データの予測に関しては様々な研究があるがどのような条件下において予測精度が向上するかについては十分明らかにはされていない。そこで本研究では、予測対象を財務指標の近似した輸出銘柄に絞り込み、ニューラルネットワークを適用し、学習データとしてテクニカル分析の指標を利用して簡易的に株価の騰落や変化量の予測を行うとともに予測精度を向上させる簡易的なフィルターに関して検討を行った。 |