【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】15H02670 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

スパースモデリング / 太陽活動 / 磁気嵐指数 / 遺伝子間制御ネットワーク / マルチラベル判別 / 構造的SVM / 自己回帰型回帰モデル / 超高解像度画像 / 遺伝子ネットワーク / コンピュータビジョン / 植物の表現型 / 時空間モデリング / 遺伝子発現 / 倍数体 / 森林減少 / パターン認識

【研究成果の概要】

以下の研究を行った。
１）IGARSS 2015 で、コロンビア大学とリモートセンシング画像の社会応用に関する特別セッションを企画した。２）太陽活動に関する物理量を用いて 磁気嵐指数を予測する時系列回帰モデルを推定した。３）試験植物の遺伝子発現の時系列データに、自己回帰型回帰モデルの疎推定により遺伝子間ネットワークを推定した。４）超高解像度土地被覆画像に対し，出力層の階層的構造と入力層の従属性を考慮したマルチラベル判別について機械学習に基づく判別器を提案した．

【研究の社会的意義】

研究成果の意義は次である。１）リモートセンシング画像と社会的なデータとのリンクにより新しい知見が得られた。２）従来の物理モデルを凌駕する磁気嵐指数の予測モデルが得られた。３）疎推定で特定されたハブ遺伝子を改変すると、植物の成長を加速することが実験的に確認できた。今後植物燃料への適応が期待される。４）超高解像度画像に対する高精度なマルチラベル判別は、圃場をドローンで観測した画像への応用が期待される。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)

【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】23300106 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

時空間モデリング / 時系列解析 / 環境統計 / ノンパラメトリック解析 / 森林減少 / 宇宙天気 / 確率微分方程式 / モデル選択 / 時空間統計解析 / 一般化線形モデル / ノンパラメトリック統計 / 角度分布 / environmental statistics / spatial data / stochastic process / density estimation / non-parametric test / lasso / media science / directional statistics / 時空間現象モデリング / モデル評価 / エッジワース展開 / スパースモデリング / ARXモデル / 方向分布 / 確率微分方程式モデル / 密度推定 / 非線形回帰モデル / 環境データの統計モデリング

【研究成果の概要】

時空間現象から得られる種々のデータに対する統計モデルの開発と評価を行い，当該現象の特徴を把握し,モデルの統計科学的性質を研究した．具体的な課題は次の通りである．
1) 森林被覆率を人口密度や起伏量によって説明する時間的空間的依存性を考慮した回帰モデルを提案した. 2) 太陽風の種々の物理量に関する時系列観測データを用いて磁気嵐指数を予測するモデルを提案した. 3) 地震頻度と太陽風との関連を考察し, マグニチュード4以下の全球の地震頻度は, 太陽風の影響があることを統計的に示した. 4) 確率微分方程式で記述されるモデルの母数推定について, 漸近理論を考察した.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2011-04-01 - 2015-03-31

【配分額】11,570千円 (直接経費: 8,900千円、間接経費: 2,670千円)