Tensor SOM Network: Comprehensive analysis method for large-scale complex data

Tensor SOM Network:大规模复杂数据综合分析方法

基本信息

  • 批准号:
    18K11472
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2018-04-01 至 2021-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Multi-Level SOMによるメンバー構成によるチームパフォーマンスの可視化
使用多级 SOM 基于成员组成可视化团队绩效
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    M. Iguchi;A. Notsu;K. Yasunaga;S. Ubukata;K. Honda;Hirata Yoshito;瀬野浦貫太,石橋英朗,古川徹生
  • 通讯作者:
    瀬野浦貫太,石橋英朗,古川徹生
Simultaneous Visualization of Documents and Words by using Tensor Self-Organizing Map
使用张量自组织图同时可视化文档和文字
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takuro Ishida;Hajime Hatano and Tetsuo Furukawa
  • 通讯作者:
    Hajime Hatano and Tetsuo Furukawa
Visualization of User-item Rating Matrix by Hierarchical Tensor SOM Network
通过分层张量 SOM 网络可视化用户项目评分矩阵
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kaido Iwamoto;Tohru Iwasaki and Tetsuo Furukawa
  • 通讯作者:
    Tohru Iwasaki and Tetsuo Furukawa
文書・単語の同時分布モデル化による両者の関係性可視化
通过对文档和单词的联合分布建模来可视化它们之间的关系
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hidekazu Yanagimoto;Kiyota Hashimoto;石田琢朗,米田圭佑,波田野創,古川徹生
  • 通讯作者:
    石田琢朗,米田圭佑,波田野創,古川徹生
Multi-task Manifold Learning Using Hierarchical Modeling for Insufficient Samples
  • DOI:
    10.1007/978-3-030-04182-3_34
  • 发表时间:
    2018-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Hideaki Ishibashi;Kazushi Higa;T. Furukawa
  • 通讯作者:
    Hideaki Ishibashi;Kazushi Higa;T. Furukawa
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  • 作者:
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Furukawa Tetsuo其他文献

Meta-modeling of manifold models for dynamical systems through biased optimal transport distance minimization
通过偏置最优传输距离最小化对动力系统流形模型进行元建模
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nakashima Seitaro;Ishibashi Hideaki;Furukawa Tetsuo
  • 通讯作者:
    Furukawa Tetsuo
Scalable manifold modeling by Nadaraya-Watson kernel regression
通过 Nadaraya-Watson 核回归进行可扩展流形建模
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Miyazaki Kazuki;Takano Shuhei;Tsuno Ryo;Ishibashi Hideaki;Furukawa Tetsuo
  • 通讯作者:
    Furukawa Tetsuo
Simultaneous Meta-modeling of Dynamics and Kinematics based on the Hierarchical Manifold Modeling
基于层次流形建模的动力学和运动学同步元建模
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tanka Daiki;Ishibashi Hideaki;Furukawa Tetsuo
  • 通讯作者:
    Furukawa Tetsuo

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