大規模次元観測時系列からのダイナミクス知識体系化と理解支援手法の開発

大维观测时间序列动力学知识体系化及理解支持方法的发展

• 批准号: 19024048
• 负责人: 鷲尾 隆
• 金额: $ 3.9万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19024048/
• 关键词: 大規模次元データ; 大規模次元時系列; ユビキタスセンシング; ダイナミクスモデル; データマインング; 時系列データ解析; 監視; 知識発見

本研究では, 大規模次元で表わされる状態が時間的に変化する対象系を観測したデータから, 対象の状態遷移規則を表す知識体系とそれを理解支援する技術を確立し, ICチップなどによる商業用物流・人間移動のユビキタス追跡分析・監視システムを実現する基礎原理を得ることを目的とした.今年度は, 前年度の手法適用を通じて問題が明らかになった,(1)個々の状態遷移規則同士の因果関係が従うべき数理的, 確率的, 物理的制約を用い, 対象の有意味な状態遷移に関する知識体系を同定する技術の開発, 及び(2)そこから特定部分状態関係を含む状態遷移規則やその規則同士の特徴的関係を把握する技術の問題点を克服する改良, 拡張に取り組んだ. 前者に関しては対象システムが取る可能性のある多くの状態候補を計算し, それら状態を確率的に統合して対象の状態とその状態遷移を推定する原理が, 特に大規模次元状態空間内で高精度, 高効率に動作する技術を開発した. 後者については, 更に特に実状態である可能性の高い状態を導く特徴的な遷移を把握し, 結果の理解容易性と同時で状態推定精度を高める方法を開発した.以上のために, 大阪大学の研究代表者(鷲尾)と関西大学の連携研究者(矢田)間の定期的検討会を持って緊密に連携し, 更に改良・拡張した手法を実データに適用して, 大規模変数次元時系列観測データのダイナミクスに関して総合的な知識体系を得, そのユーザー理解支援を十分に実現可能な技術改良, 拡張を行った. また, この研究過程において, 2名の大阪大学産業科学研究所の研究者(大原, 猪口)から, 主にデータ処理や実験検証の面で連携研究者として協力を得た.

在本研究中，我们将基于通过观察以大尺度维度表达的状态随时间变化的目标系统而获得的数据，建立表示目标的状态转换规则的知识系统以及理解和支持它的技术。今年，通过应用去年的方法，澄清了问题：（1）因果关系的个体状态转移规则；他们之间的关系应该遵循， (2) 开发一种技术，使用概率和物理约束来识别有关对象有意义的状态转换的知识体系，以及 (2) 从那里，状态转换规则，包括特定的部分状态关系以及这些规则之间的特征关系针对前者的问题，我们进行了改进和扩展，计算了目标系统可能采取的多种状态，并将这些状态进行概率整合，形成目标状态及其状态估计的原理。过渡是特别是，我们开发了一种在大维状态空间中高精度、高效运行的技术。对于后者，我们还开发了一种技术，可以让我们掌握导致极有可能发生状态的特征转变。为了实现上述目标，大阪大学（Washio）的首席研究员和关西大学的合作研究人员开发了一种方法来提高状态估计的准确性。大学（雅达）一直通过定期审查死亡会议进行密切合作。此外，通过将改进和扩展的方法应用到实际数据中，我们获得了有关大规模变维时间序列观测数据动力学的全面知识体系，并改进和扩展了技术以全面支持用户理解。在这个研究过程中，我们得到了大阪大学科学产业研究院的两位研究人员（Ohara和Inoguchi）作为合作研究人员的合作，主要在数据处理和实验验证方面。

项目成果

データマイニングとその応用

数据挖掘及其应用

• 发表时间: 2008
• 作者: 加藤直樹;羽室行信;矢田勝俊
• 通讯作者: 矢田勝俊

PSD推定の適用範囲拡大と精度向上に関する研究

扩大PSD估计应用范围和提高精度的研究

• 发表时间: 2008
• 作者: Koji Terada;Yasuo Kuniyoshi;グエンハホン
• 通讯作者: グエンハホン

Modeling dynamic substate chains among massive states

• DOI: 10.3233/ida-2008-12303
• 发表时间: 2008-08
• 期刊: Intell. Data Anal.
• 作者: V. Nguyen;T. Washio

DIGDAG, a first algorithm to mine closed frequent embedded sub-DAGs

DIGDAG，第一个挖掘封闭频繁嵌入子 DAG 的算法

• 发表时间: 2007
• 期刊: Proc. of MLG Workshop 2007, Mining and Learning with Graphs Vol.1
• 作者: Alexandre Termier;Takashi Washio.
• 通讯作者: Takashi Washio.

A Bank Run Model in Financial Crises

金融危机中的银行挤兑模型

• 发表时间: 2008
• 期刊: Proc. of 12th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information&Engineering Systems (KES2008), PartII, Springer LNAI Vol. 5178
• 作者: 岩井儀雄;長原一;渡邊清高;谷内田正彦;Hiroaki Matsuura;Katsutoshi Yada
• 通讯作者: Katsutoshi Yada