クラス推定型高階SOMによるライフパターンの可視化 : ユーザの環境を考慮した解析手法
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概要
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生活習慣病を予防し健康な生活を送るには,睡眠や運動などのライフパターンを各自が把握し,主体的に改善することが望ましい.そのためにはライフパターンの状態を可視化しフィードバックすることが有効と考えられる.本研究は,ライフパターン可視化のためのSOMアルゴリズム開発を目的とする.本研究のポイントは,ユーザーの意志で変えられる可変因子と,容易には変えられない制約因子に分け,ユーザーに合わせた可視化を行うという点である.このアイデアを実現するため,高階SOMを応用したクラス推定型高階SOMを開発した.さらにメトリクス学習を導入し,可変因子に合わせた制約因子のメトリクス推定も行った.
- 2013-07-12
著者
-
石橋 英朗
九州工業大学大学院脳情報専攻
-
岩崎 亘
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
堀尾 恵一
九州工業大学 大学院生命体工学研究科
-
古川 徹生
九州工業大学
-
石橋 英朗
九州工業大学脳情報専攻
-
難波 秀行
和洋女子大学生活科学系運動生理学
-
堀尾 恵一
九州工業大学脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学脳情報専攻
-
岩崎 亘
九州工業大学脳情報専攻
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