パターン解析
定量的なパターン抽出技術により、機械学習などのパターン認識と比較し、ホワイトボックスな解析結果が得られます。 また、比較の為機械学習のパターン認識なども可能です。
探している技術や疑問、お問合せするほどでもないのだけど「ちょっと聞きたい」ことにもお答えします。 (質問内容は委託ナビに送信されます)
東京都大田区北千束三丁目20ー8
周期性の計測
実験などで得られたデータから周期性がどの周期で強くでるか正確に知る事ができる。
心電図や脳波、生物の活動周期、webの訪問履歴などの時系列や空間分布を規則的に計測してあるデータ。
特許登録している新しい周期性解析アルゴリズムを用い、データの周期性の判断を定量的に行います。
フーリエ変換の周期性変換の計算アルゴリズムに工夫を加え変更し、データの周期性を定量的に把握する事を可能にしました。
既存の自己相関などのアルゴリズムと比較する事も可能です。
今までは、定量的に把握する事ができなかったデータの周期性を、定量的に知る事ができるアルゴリズムを使用できます。
この新しい手法は定量的に評価可能なだけではなく、周期性を測る手法として知られる、統計学で用いられている自己相関では、低周期になるにつれ自己相関の値が低くなってしまう傾向がありますが、新しく開発した手法では、データの1/2の周期までは正確に周期の計算が可能です。
画像や衛星データなどの解析をデータ取得方法段階の仕様から目的に応じた解析まで行っています。
定量的なパターン抽出技術により、機械学習などのパターン認識と比較し、ホワイトボックスな解析結果が得られます。 また、比較の為機械学習のパターン認識なども可能です。
探している技術や疑問、聞きたいことなどお気軽にお問合せください。