「 研究室 」一覧

ランダムフォレスト(Random Forest, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう!

ランダムフォレスト(Random Forest, RF)や決定木(Decision Tree, DT)で構築したモデルを逆解析するときは気をつけよう!

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析をすることがあります。逆解析では、説明変数 (記述子・特徴量・実験条件など) X の...

[Pythonコードあり] スペクトル解析における波長領域や時系列データ解析におけるプロセス変数とその時間遅れを選択する方法

[Pythonコードあり] スペクトル解析における波長領域や時系列データ解析におけるプロセス変数とその時間遅れを選択する方法

遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って回帰モデルの推定性能がよくなるように、説明変数 (記述子・特徴量...

[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪~Gaussian Mixture Regression(GMR)~

[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪~Gaussian Mixture Regression(GMR)~

混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Models, GMM) を教師あり学習に対応させた Gaussian Mixture...

適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)

適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)

化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用さ...