■第10回研究会(2004年6月26日(土)14:00--18:00 東京大学 工学部6号館)の講演概要
 
14:00--15:50『動的モデル選択とその異常行動検出への応用』NEC 丸山祐子 氏
観測データをX1,...,Xnとする。 k次元のパラメータで指定される確率モデル(k=1,...,K)に対し、 各確率モデルにおけるパラメータ推定方式が与えられているとする。 従来のモデル選択では、定常性を仮定して、 データ系列全体に対して最適なモデルの次数を1つ選択する問題が扱われてきた。 本発表では、時間とともに最適な次数が変化するような非定常な状況において、 最適な次数を求める問題を考える。また、これを「動的モデル選択の問題」とよぶ。 このような問題は、行動パタンの変化をとらえるという意味で、 異常行動検出とよばれるデータマイニング問題において重要である。 例えば、コマンド履歴データからのなりすまし者の行動パタンの検出や、 Webサイトのクリックストリームデータからの異常アクセスパタン検出などへの応用が考えられる。 本発表では、次の4つのことを目的とする。 1)動的モデル選択の問題を定式化し、このための情報量規準を導く、 2)この規準に基づいて動的モデル選択を行うための効率的アルゴリズムを提案する、 3)特殊な場合の情報量規準(符号長)の上界値を求める、 4)これを異常行動検出に適用し、その有効性を示す。
 
16:10--18:00『制御におけるパラメータ依存線形行列不等式とその確率的解法』東京大学 大石泰章 氏
制御対象のモデルが与えられたとき,それに対して制御器を設計 する問題は,線形行列不等式の求解に帰着できることが多い. その拡張として,モデルが不確かなときにロバストな制御器を設 計する問題は,不確かなパラメータに依存する線形行列不等式を 考え,それをパラメータの値によらず満足する解を求めることに 帰着できる.本発表ではこのことについて述べたあと,パラメー タ依存線形行列不等式の確率的解法を提案する.本解法は多項式 時間で終了し,終了の際には高い信頼度で確率的解を与えるか, または近似的な意味で問題が解を持たないことを検出するような ものである.
 
Seminars on Algorithms in Operations Research
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