機械学習による水中病原体と指標微生物の濃度相関解析法の精緻化

利用机器学习改进水生病原体和指示微生物的浓度相关性分析方法

基本信息

批准号：
19K04661
负责人：
加藤毅
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Gunma University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

環境水や飲用水には感染症を引き起こす病原体が含まれることがある．病原体とは病原細菌，病原ウイルス，および原虫を含む．モニタリングされる指標微生物の水質衛生基準値を設定する際には，指標微生物濃度と病原体濃度との相関関係を適切に定量化することが求められる．しかし，病原体の陽性率の低さが相関計算の障害となっている．本研究では，近年著しい発展を遂げる機械学習を使うことで，指標微生物と病原体の濃度相関解析を改善することを目指した．従来は指標微生物や病原体の濃度を使って相関を計算してきた．これに対し，本研究は，指標微生物や病原体の濃度と同時に取得できる水質データやドメイン知識を利活用することで，相関解析法の高精度化を狙った．統計学において，トビット法という，非定量値と回帰直線を同時に推定する方法がある．トビット法では，観測された病原体濃度の確率密度関数，および検出限界を下回った濃度がその確率モデルにおいて非観測となる確率質量関数を得ることが出来，それらを組み合わせることで回帰係数の尤度関数を構成する．このアプローチをそのまま使ってしまう場合，予測に用いる情報が不十分になるため，非検出値の予測分布は大雑把なものにしかならず，そこから得られる相関解析は十分な精度で得られない．本研究では，水質データの援用によって，非検出値の予測分布を精密にすることで，相関係数の精度を向上させた．個別の説明変数の予測能力はさほど強くないため，標本が小さいとき符号が逆転した標本相関が発生する．本研究では，ドメイン知識を符号制約で表すことで，標本が小さくても，回帰分析の精度を大きく改善させ，これを相関解析のワークフローに取り込むことで，相関解析の精度を向上させることに成功した．

环境水和饮用水可能包含引起感染的病原体。病原体包括致病性细菌，致病病毒和原生动物。在设置受监测指标微生物的水质卫生标准值时，有必要正确量化指示剂微生物浓度与病原体浓度之间的相关性。但是，病原体的阳性率低是相关计算的障碍。这项研究旨在通过使用机器学习来改善指标微生物和病原体的浓度相关性分析，近年来一直在显着发展。以前，已经使用指标微生物和病原体的浓度计算了相关性。相反，这项研究旨在通过利用水质数据和领域知识来提高相关分析方法的准确性，这些知识可以与指示剂微生物和病原体的浓度同时获得。在统计中，有一种称为TOBIT方法的方法，该方法同时估计了非典型值和回归线。在TOBIT方法中，我们可以获得观察到的病原体浓度和概率质量函数的概率密度函数，其中低于检测极限的浓度在概率模型中是非观察到的，并且通过组合这些浓度，我们构建了回归系数的可能性函数。如果按原样使用此方法，则用于预测的信息将不足，因此未检测值的预测分布将是粗略的，并且从此获得的相关分析无法获得足够的准确性。在这项研究中，通过合并水质数据来改善未检测值的预测分布，从而提高了相关系数的准确性。由于单个解释变量的预测能力不是很强，当样本较小时，样品相关性就会发生反向符号。在这项研究中，通过将域知识表示为代码约束，即使样品很小，我们也成功提高了回归分析的准确性，并且通过将其纳入相关分析工作流程中，我们成功地提高了相关分析的准确性。

项目成果

期刊论文数量（10）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

河川水中病原体予測のための符号制約SVMと双対学習算法

用于预测河水中病原体的符号约束支持向量机和对偶学习算法

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
遠山忠 ; 松井拓也 ; Rubiyatno ; 森一博;土田康平，田島賢哉，佐野大輔，加藤毅
通讯作者：
土田康平，田島賢哉，佐野大輔，加藤毅

Frank-Wolfe algorithm for learning SVM-type multi-category classifiers

DOI：
10.1587/transinf.2021edp7025
发表时间：
2020-08
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kenya Tajima;Yoshihiro Hirohashi;E. R. R. Zara-E.-R.-R.-Zara-70828201;Tsuyoshi Kato
通讯作者：
Kenya Tajima;Yoshihiro Hirohashi;E. R. R. Zara-E.-R.-R.-Zara-70828201;Tsuyoshi Kato

Asymmetric Tobit Analysis for Correlation Estimation from Censored Data

用于根据截尾数据进行相关性估计的非对称 Tobit 分析

DOI：
10.1587/transinf.2021edp7022
发表时间：
2021
期刊：
IEICE Transactions on Information and Systems
影响因子：
0.7
作者：
CAO HongYuan;KATO Tsuyoshi
通讯作者：
KATO Tsuyoshi

サイド情報を活用した水中病原体と指標微生物の相関解析

利用辅助信息进行水生病原体与指示微生物之间的相关性分析

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
曹洪源;佐野大輔;加藤毅
通讯作者：
加藤毅

フランクウルフ算法によるＳＶＭの符号制約学習

使用 Frank-Wolf 算法进行 SVM 的符号约束学习

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
小倉悠太朗;中村一樹;邉見貴彦，土田康平，田島賢哉，加藤　毅
通讯作者：
邉見貴彦，土田康平，田島賢哉，加藤　毅

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加藤毅其他文献

多配置波動関数に対する新しい有効ポテンシャル理論

多配置波函数的新有效势理论

DOI：
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
0
作者：
加藤毅;山内薫
通讯作者：
山内薫

Ladders and Articulations in Education and Training System in Modern Britain

现代英国教育培训体系的阶梯和衔接

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
Research Report : Ladders and Articulations in School System, Kinki Division of Japanese Educational Research Association
影响因子：
0
作者：
佐野正彦;乾彰夫;Andy Furlong;平塚真樹;佐野正彦;佐野正彦;佐野正彦;加藤毅;Masahiko Sano;Masahiko Sano;Masahiko Sano
通讯作者：
Masahiko Sano

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DOI：
10.1017/s0305004113000017
发表时间：
2013
期刊：
Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society
影响因子：
0.8
作者：
T.Kato;Seiichi Kamada;T. Kato;Seiichi Kamada;T.Kato;T. Kato;Naoko Kamada;加藤毅;Naoko Kamada;T. Kato;T. Kato;T.Kato;Katsuya Yokoi;Naoko Kamada;加藤毅;Naotsugu Chinen and Tetsuya Hosaka;Naoko Kamada;T.Kato;Tetsuya Hosaka;T.Kato;Seiichi Kamada;Seiichi Kamada;T.Kato;Tetsuya Hosaka;T.Kato;Seiichi Kamada;Tetsuya Hosaka;Sumiko Horiuchi and Yoshiyuki Ohyama;Naoko Kamada;T.Kato;Tetsuya Hosaka;T. Kato;Naoko Kamada;Sumiko Horiuchi and Yoshiyuki Ohyama
通讯作者：
Sumiko Horiuchi and Yoshiyuki Ohyama

オートマタ群と2変数偏微分方程式類

自动机群和二变量偏微分方程

DOI：
发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
0
作者：
T.Kato;Seiichi Kamada;T. Kato;Seiichi Kamada;T.Kato;T. Kato;Naoko Kamada;加藤毅;Naoko Kamada;T. Kato;T. Kato;T.Kato;Katsuya Yokoi;Naoko Kamada;加藤毅;Naotsugu Chinen and Tetsuya Hosaka;Naoko Kamada;T.Kato;Tetsuya Hosaka;T.Kato;Seiichi Kamada;Seiichi Kamada;T.Kato;Tetsuya Hosaka;T.Kato;Seiichi Kamada;Tetsuya Hosaka;Sumiko Horiuchi and Yoshiyuki Ohyama;Naoko Kamada;T.Kato;Tetsuya Hosaka;T. Kato;Naoko Kamada;Sumiko Horiuchi and Yoshiyuki Ohyama;Takumi Yamada;T. Kato;Seiichi Kamada;加藤毅
通讯作者：
加藤毅