令和元年度 卒業研究テーマ予定 更新 2019.05.07
| (1) データ解析コンペティション：機械学習の応用 |
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学会主催のデータ解析コンペティションに参加し，他チームと競い合いながら，企業から提供されたデータに対し，サポートベクトルマシン(SVM)による
パターン識別やファジィクラスタリング等による解析・モデル設計を行うことで，そのデータについての新たな知見を発見することを目指す．
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| (2) カオス力学系を用いた群知能による大域的最適化 |
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本研究では，大域的最適化問題に対するカオス力学系を用いたメタヒューリスティック解法に着目する．
特に，摂動型カオスによる効率的な探索について理論的な解析を行うとともに，Particle Swarm Optimization や Firefly Algorithm などの群知能を用いた多点探索に組み合わせる研究を行う．
また，さらに群知能を用いた多点探索への拡張も行う．
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| (3) 多様体学習や変異学習に対する半正定値計画問題を用いたアプローチ |
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非線形写像によりデータの次元を削減する多様体学習や，部分的にラベルが追加されたデータのラベルを推定する変異学習では，目的に応じてデータ間の距離や類似度を適切に設計する必要がある．本研究では，半正定値計画問題を用いた類似度行列などの設計による機械学習手法を考える．
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