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アイテム
マルコフ決定過程を用いたヘルスケア支援方法における半教師付き学習
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8957
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/89571fe23453-435c-426a-813a-5434c3349104
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, 21(1), p49-60 (757.0 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-01-21 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | マルコフ決定過程を用いたヘルスケア支援方法における半教師付き学習 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Semi-supervised Learning for a Healthcare Support Method using Markov Decision Processes | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ヘルスケア支援方法 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | マルコフ決定過程 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | EMアルゴリズム | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 半教師付き学習 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | healthcare support method | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | Markov decision processes | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | EM algorithm | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | semi-supervised learning | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| タイプ | journal article | |||||||||
| アクセス権 | ||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||
| その他のタイトル | ||||||||||
| その他のタイトル | Semi-supervised Learning for a Healthcare Support Method using Markov Decision Processes | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
前田, 康成
× 前田, 康成
× MAEDA, Yasunari
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| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 従来研究では，ヘルスケア支援方法を表現するための確率モデルとしてマルコフ決定過程が採用され，マルコフ決定過程の真のパラメータが既知の仮定のもとで検討されている．本研究では，より現実に近い真のパラメータが未知の仮定のもとでヘルスケア支援のための半教師付き学習方法を提案する．学習データは完全データと不完全データによって構成される．提案方法ではEMアルゴリズム(expectation-maximization algorithm) を用いる．数例のシミュレーションによって提案方法の有効性を示す．シミュレーション結果より，学習データが大きくなるにつれて学習精度が高くなることが確認できる． | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | [ENG] Markov decision processes are applied to a healthcare support method in previous research. In the previous research the true parameters of Markov decision processes are known. In this research we propose a semi-supervised learning method for the healthcare support method under the condition that the true parameters of Markov decision processes are unknown. Learning data consist of complete data and incomplete data. In the proposed method EM(expectation-maximization) algorithm is used. The effectiveness of the proposed method is shown by some simulations. The result shows that the learning accuracy becomes higher as the learning data becomes bigger. |
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| 書誌情報 |
バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 = Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association 巻 21, 号 1, p. 49-60, 発行日 2019-05 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1345-1537 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA1145146X | |||||||||
| 権利 | ||||||||||
| 権利情報 | Copyright(c)2019 Biomedical Fuzzy Systems Association | |||||||||
| 論文ID（NAID） | ||||||||||
| 識別子タイプ | NAID | |||||||||
| 関連識別子 | 40021956557 | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | バイオメディカル・ファジィ・システム学会 | |||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 値 | publisher | |||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
