| 羅 彦 (2回目) M2 | 西谷 紘一 | 木戸出 正継 | 野田 賢 |
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発表題目：Design and Evaluation of Plant Alarm System
発表概要：An alarm system is a very important way of automatically monitoring the plant state deviations and attracting the plant operator's attention to changes that require his/her intervention. However, a poorly designed alarm system may hinder the operator rather than help him/her. We propose some methods of alarm system design and evaluation and apply them to the alarm system of a boiler plant simulator. Experimental results show the usefulness of these methods. | |||
| 渡邉 潤也 (2回目) M1 | 千原 國宏 | 川端 猛 | 箱嶋 敏雄 |
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発表題目：蛋白質のリガンド結合部位における局所立体構造の類似性解析
発表概要：蛋白質の機能推定は、一般に配列や全体構造の類似性に基づいておこなわれるが、これまでに立体構造が決定された４万個以上の蛋白質の中には、機能未知の蛋白質がなお多数含まれている。一方、酵素の基質や補酵素といった生理活性リガンドは蛋白質に結合し、その機能発現に強く関与している。同一のリガンドが結合する蛋白質は類似機能を示すことが多いため、同一リガンドの結合部位に共通性を見出すことができれば、この共通性を有する機能未知蛋白質を探索することにより、機能推定が可能となると期待される。 本研究では、アミノ酸配列の同一性が比較的低い複数の蛋白質間における、同一リガンド結合部位における共通性の発見を目的として、リガンド周辺の局所立体構造の調査をおこなった。リガンドを基準としてリガンド周辺の蛋白質原子を重ね合わせた際に空間配置が一致する蛋白質原子数を指標とした比較では、同一スーパーファミリー蛋白質間には類似性が認められたが、異なるスーパーファミリー蛋白質間では明確な類似性が認められなかった。発表では、他の調査結果についても併せて報告する。 | |||
| 伊藤 智博 (1回目) M1 | 植村 俊亮 | ||
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発表題目：文書構造を用いた情報検索支援 発表概要：現在、検索エンジンによって作成される検索結果一覧は大変見難くく、それに含まれる要件を見ても内容の理解できない物が多いため得られた検索結果の中で検索対象となっている語がどの様にwebページで使われているかを知るためにはそれらを参照しその内容を確認して判断しなければならない。 本研究では本研究では文書構造を使うことにより検索対象の語がwebページ内でどの様に使用されているかを事前にユーザに知らせることによって検索エンジンのユーザビリティの向上を図る。 | |||
| 坂本 知華 (1回目) M1 | 石井 信 | ||
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発表題目：
論文紹介"The Relevance Vector Machine" 発表概要： 回帰問題や分類問題などの教師あり学習に対して、Suport Vector Machine(以下SVM)はSparse Kernel表現と組み合わせることによって素晴らしい汎化特性を持つ優れた最新の技術である。しかしながら、確率論的な予測に欠如していることや、エラーとマージンのバランスを決めるパラメータ推定時に多大な計算量を要するなどの欠点が存在する。 この論文に於いては、SVMと同一の機能を確率論的に定式化した、Relevance Vector Machine（以下RVM）が提案されている。RVMはAutomatic Relevance Determination事前分布を用いたベイズ学習理論の枠組みで扱うことによって、事後確率やEvidenceの計算によって上記の欠点を解消し、SVMに匹敵する動作性能を示し、なおかつ劇的に少ないKernel関数しか必要としない優れた手法である。なお、今後の研究の方向性としては、脳活動のデコーディングにおいて脳の活動をEEG、fMRI、MEG等で計測した際のデータから、良い特徴量を抽出しながら判別する判別器として応用することを想定している。 | |||