Search Results 1-20 of 56

  • 1 / 3
  • Evaluation of fatigue damage process in a CFRP plate by a neural network for AE waveform  [in Japanese]

    NAKAI Yuki , NISHIMIYA Koujiro , CHO Hideo

    … We used 10 x 10 map in this study. … The separation boundaries among the damage types on the map can be determined with an x-means method for representative characteristics in each node. …

    The Proceedings of Mechanical Engineering Congress, Japan 2018(0), J0410201, 2018

    J-STAGE

  • Characteristic analysis of consumers using x-means clustering and principal component analysis  [in Japanese]

    MATSUMOTO Yuka , DOUMAE Rikima , OTUKI Akira

    … 要な役割を果たすが,効果的な広告活動を行うには消費者を正確に理解する必要がある.本研究では,広告の中でも特に影響力を持つTVCM に焦点を当て,企業から実際のマーケティングデータを取得し,x-means クラスタリング及び主成分分析のアプローチから分析することによって,TVCM の影響を受けていた消費者がどのような個人属性及び消費価値観の特徴を持っていたのかについて明らかにした.</p> …

    Joho Chishiki Gakkaishi 28(2), 200-207, 2018

    J-STAGE

  • DNN圧縮時のパラメータと圧縮後の精度, 大きさの関係  [in Japanese]

    西上 良祐 , 岸田 脩平 , 村田 剛志

    … <p>ネットワークの枝刈りとK−Means法を用いたエッジの重みの量子化によりネットワークの圧縮を行う。 … またエッジの重みの量子化にX-Means法を用いた時のネットワークの精度を、K-Means法を用いた時と比較し考察する。 …

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2017(0), 1A34-1A34, 2017

    J-STAGE

  • <b>A Proposal of Regression Hybrid Modeling for Combining Random Forest </b><b>and X-Means Methods</b>

    Ueno Yuma , Nagata Yasushi

    … In this study, we propose a new hybrid modeling strategy that combines the random forest and the x-means methods using linear regression analysis. …

    Total Quality Science 3(1), 1-10, 2017

    J-STAGE

  • Comparison of Cluster Validity Measures Based x-Means

    Hamasuna Yukihiro , Kinoshita Naohiko , Endo Yasunori

    Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics 20(5), 845-853, 2016-09

  • Image Inpainting with Clustering Depth Image by X-means  [in Japanese]

    海野 彩 , 小池 崇文

    映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report 40(20), 11-14, 2016-07

  • Developments of Capital Adequacy Ratio for European Banks : Explanatory Factors and Composition  [in Japanese]

    Yamaguchi Masaki

    The Journal of economics 55(5・6), 229-244, 2015-03

    IR

  • On Cluster Validity Measures Based x-means for Fuzzy Partition  [in Japanese]

    Hamasuna Yukihiro , Endo Yasunori

    x-meansはk-meansを再帰的に実行し,情報量基準を用いた評価を行うことで,分割するクラスタ数を事前に設定することなく,データの分類を行う方法である.また,クラスタ分割結果を評価し,最適なクラスタ数を決定する指標として種々の妥当性基準が知られている.本論文では,情報量基準の代わりに妥当性基準を用いたx-meansを提案する …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 31(0), 99-100, 2015

    J-STAGE

  • Estimating the number of clusters for spherical clustering  [in Japanese]

    FUJITA Kazuhisa

    … れるクラスタリング手法であるk-meansでは,クラスタ数が分かっているものとしてクラスタリングしている.そのため,事前に決めたクラスタ数が妥当ではない場合,適切にクラスタリングされない.そこでクラスタリングおよびクラスタ数推定を行う手法が必要となる.その手法の一つがx-meansである.しかし,x-meansはデータの分布が混合等方ガウス …

    IEICE technical report. Neurocomputing 114(154), 21-26, 2014-07-26

  • A Parallelizing Compiler Cooperative Acceleration Technique of Multicore Architecture Simulation using a Statistical Method  [in Japanese]

    TAGUCHI Gakuho , KIMURA Keiji , KASAHARA Hironori

    … 本稿では,並列化コンパイラと協調しマルチコアアーキテクチャシミュレーションを高速化する手法を提案する.本手法では,まず実機での逐次実行のプロファイルを取得し,そのプロファイル結果をx-means法でクラスタリングすることにより,評価対象アーキテクチャの詳細シミュレーションを行う箇所を特定する.さらに,クラスタリングの情報と評価対象マルチコアで実行するアプリケーションから,並列 …

    IEICE technical report. Computer systems 113(497), 289-294, 2014-03-15

  • A Parallelizing Compiler Cooperative Acceleration Technique of Multicore Architecture Simulation using a Statistical Method  [in Japanese]

    TAGUCHI Gakuho , KIMURA Keiji , KASAHARA Hironori

    … 本稿では,並列化コンパイラと協調しマルチコアアーキテクチャシミュレーションを高速化する手法を提案する.本手法では,まず実機での逐次実行のプロファイルを取得し,そのプロファイル結果をx-means法でクラスタリングすることにより,評価対象アーキテクチャの詳細シミュレーションを行う箇所を特定する.さらに,クラスタリングの情報と評価対象マルチコアで実行するアプリケーションから,並列 …

    IEICE technical report. Dependable computing 113(498), 289-294, 2014-03-15

  • A Parallelizing Compiler Cooperative Acceleration Technique of Multicore Architecture Simulation using a Statistical Method  [in Japanese]

    田口 学豐 , 木村 啓二 , 笠原 博徳

    … では,並列化コンパイラと協調しマルチコアアーキテクチャシミュレーションを高速化する手法を提案する.本手法では,まず実機での逐次実行のプロファイルを取得し,そのプロファイル結果を x-means 法でクラスタリングすることにより,評価対象アーキテクチャの詳細シミュレーションを行う箇所を特定する.さらに,クラスタリングの情報と評価対象マルチコアで実行するアプリケーションか …

    研究報告組込みシステム(EMB) 2014-EMB-32(49), 1-6, 2014-03-08

    IPSJ

  • A Parallelizing Compiler Cooperative Acceleration Technique of Multicore Architecture Simulation using a Statistical Method  [in Japanese]

    田口 学豐 , 木村 啓二 , 笠原 博徳

    … では,並列化コンパイラと協調しマルチコアアーキテクチャシミュレーションを高速化する手法を提案する.本手法では,まず実機での逐次実行のプロファイルを取得し,そのプロファイル結果を x-means 法でクラスタリングすることにより,評価対象アーキテクチャの詳細シミュレーションを行う箇所を特定する.さらに,クラスタリングの情報と評価対象マルチコアで実行するアプリケーションか …

    研究報告システムLSI設計技術(SLDM) 2014-SLDM-165(49), 1-6, 2014-03-08

    IPSJ

  • Stability of pattern repertories of neuronal network activity and detection methods for the pattern repertories  [in Japanese]

    Izutani Keisuke , Ito Hidekatsu , Minoshima Wataru , Shuta Alice , Kudoh Suguru N.

    ラット海馬分散培養系は脳の本質的な機能を保持しており,脳の情報処理機構の解明において,最も基本的なモデルとして有用である.本研究では,ラット海馬分散培養系の自発性神経活動及び誘発応答神経活動を計測し,クラスタリング手法を用いることで活動の安定性や周期性を見積もった.底面に64個の微小平面電極を備えた特殊な培養皿のMEDプローブ上にラット海馬分散培養を行い,自律的な神経回路網を再構築させた.自己組織 …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 30(0), 302-307, 2014

    J-STAGE

  • A Study of the Anomaly Detection Method Characteristics based on the Traffic Parameter Clustering  [in Japanese]

    TATSUMI Kouhei , AKIYAMA Toyokazu

    … 試みた.k-means法はクラスタ数の初期値を設定する必要があるため,既存手法ではクラスタ数を決定するためにパラメータR(k)を用いている.既存手法ではクラスタ数の増加に伴ってR(k)が収束し,収束値付近のクラスタ数を採用することで最適なクラスタ数が得られると述べられているが,実データでは収束しなかった.そこで,既存手法で用いられているクラスタ数と,適切なクラスタ数を自動的に決定するx- …

    IEICE technical report. Social Implications of Technology and Information Ethics 112(488), 25-30, 2013-03-14

  • A Study of the Anomaly Detection Method Characteristics based on the Traffic Parameter Clustering  [in Japanese]

    TATSUMI Kouhei , AKIYAMA Toyokazu

    … 試みた.k-means法はクラスタ数の初期値を設定する必要があるため,既存手法ではクラスタ数を決定するためにパラメータR(k)を用いている.既存手法ではクラスタ数の増加に伴ってR(k)が収束し,収束値付近のクラスタ数を採用することで最適なクラスタ数が得られると述べられているが,実データでは収束しなかった.そこで,既存手法で用いられているクラスタ数と,適切なクラスタ数を自動的に決定するx- …

    IEICE technical report. Internet Architecture 112(489), 25-30, 2013-03-14

  • A Study of the Anomaly Detection Method Characteristics based on the Traffic Parameter Clustering  [in Japanese]

    巽 康平 , 秋山 豊和

    … メータについて正常状態の特徴からの逸脱度合いを算出し,異常を検出する.本稿では既存手法をRubyとRで実装し,侵入検知データセットである1999DarpalntmsionDetectionDataSetを用いて異常検知を試みた.k-means法はクラスタ数の初期値を設定する必要があるため,既存手法ではクラスタ数を決定するためにパラメータR(ん)を用いている.既存手法ではクラスタ数の増加に伴ってR(ん)が収束し,収束値付近のクラス …

    研究報告インターネットと運用技術(IOT) 2013-IOT-20(5), 1-6, 2013-03-07

    IPSJ

  • An Acceleration Technique of Many-core Architecture Simulation with Parallelized Applications by Statistical Technique  [in Japanese]

    Abe Yoichi , Taguchi Gakuho , Kimura Keiji , Kasahara Hironori

    … タ数の決定は手動て行う必要かあった 本稿ではクラスタリング手法としてx-means法を用いることて,クラスタ数の決定を自動て行う手法を提案する 本手法の予備評価として逐次実行コストの推定を行った結果,最もイタレーンヨン実行コストの変動か激しいMPEG-2エンコーダの入力動画SIFI6の場合において, x-measnsては450イタレーション中の14イタレーションをサンプリングすることて …

    Technical report of IEICE. ICD 112(425), 57-63, 2013-01-31

  • An Acceleration Technique of Many-core Architecture Simulation with Parallelized Applications by Statistical Technique  [in Japanese]

    阿部 洋一 , 田口 学豊 , 木村 啓二 , 笠原 博徳

    … 決定は手動で行う必要があった.本稿ではクラスタリング手法として x-means 法を用いることで,クラスタ数の決定を自動で行う手法を提案する.本手法の予備評価として逐次実行コストの推定を行った結果,最もイタレーション実行コストの変動が激しい MPEG-2 エンコーダの入力動画 SIF16 の場合において, x-measns では 450 イタレーション中の 14 イタレーションをサンプリングす …

    研究報告計算機アーキテクチャ(ARC) 2013-ARC-203(13), 1-7, 2013-01-24

    IPSJ

  • Classification of Spontaneous activity pattern repertory by the clustering based method in a neuronal network on a MEA dish  [in Japanese]

    Izutani Keisuke , Inoue Yuichiro , Ito Hidekatsu , Taenaka Teppei , Kudoh Suguru N.

    … 弁別し,安定性を定量化することを目的とした.クラスタリング手法としてはクラスタ数を指定せずに,与えられたデータの分布から最適なクラスタ数を見積もるX-means法を用いた.また,X-means法が持つ初期値依存問題を軽減するためにkkz法を解析の前処理として行った.ラット海馬を解離分散し,底面に64個の微小平面電極が配置された培養皿(MEDプローブ …

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 29(0), 44-44, 2013

    J-STAGE

  • 1 / 3
Page Top