「support vector」を含む例文一覧(96)
＜前へ 1 2- To provide a machine learning apparatus and a machine learning method for increasing the accuracy of a support vector machine relating to document classification by use of documents obtained from webs.
Ｗｅｂ上から取得した文書を利用し、文書分類に係るサポートベクタマシンの精度向上を行うための機械学習装置及び機械学習方法を提供すること。 - 特許庁 - To provide a re-learning method for support vector machine (SVM) for improving accuracy of the SVM and reducing computational complexity by using a few good samples.
良質で少数のサンプルを用いて再学習させることにより、ＳＶＭの精度向上と計算量の削減を達成できるＳＶＭの再学習方法を提供する。 - 特許庁 - A class deciding part 105 substitutes similarity vectors calculated by the similarity vector calculating part 104 in an incorporated support vector machine, and decides whether or not the inputted image is the image of the face of a person (that is, the image of either an intra-personal class or extra-personal class).
クラス判定部１０５は、類似度ベクトル演算部１０４により演算された類似度ベクトルを、内蔵するサポートベクタマシンに代入し、入力された画像が、人の顔の画像であるのか否か（intra-personal classまたはextra-personal classのいずれのクラスの画像であるのか）を判定する。 - 特許庁 - In this drawing creation support device, a face tolerance part obtains a tolerance of each face from a tolerance corresponding to a face attribute and a normal vector of each face in each component of local coordinates.
本発明の図面作成支援装置では、フェース公差部は、各面の公差を各面の法線ベクトルとフェース属性に対応する公差から、ローカル座標の成分ごとに求める。 - 特許庁 - An input vector composed of the value of the clinical test result of a subject is inputted to the completed self-organizing map to display the medical examination and treatment support information corresponding to an fired cell.
完成された自己組織化マップに被験者の臨床検査結果の値からなる入力ベクトルを入力し、発火したセルに対応する診療支援情報を表示させる。 - 特許庁 - The kernels are used to predict the future values of the time series from the past value by applying a nonlinear functions such as least-squares radial basis function regression or support vector regression using a Gaussian kernel.
カーネルは、ガウスカーネルを使用した最小二乗放射基底関数回帰又はサポートベクトル回帰のような非線形関数を使用して、過去の値から時系列の未来の値を予測する。 - 特許庁 - To provide a method of classifying data using support vector machines which can reduce time for data classification while achieving a high classification performance, for processing with extremely high computational complexity.
計算複雑度が極度に高い処理を、高い分類性能を達成しながら、データ分類にかかる時間を低減できる、サポートベクターマシンを用いたデータ分類方法を提供する。 - 特許庁 - To provide a re-learning method for an SVM (support vector machine) for improving accuracy and reduction in calculation amount of the SVM by making the SVM re-learn by using high quality and a small number of samples.
良質で少数のサンプルを用いて再学習させることにより、ＳＶＭの精度向上と計算量の削減を達成できるサポートベクトルマシンの再学習方法を提供する。 - 特許庁 - The classification system uses the conventional classification technique such as a simple Bayesian classifier and a support vector machine, and identifies the classification of the Web page, based on the summary generated by the summarizing system.
分類システムでは、単純ベイズ分類器またはサポートベクトルマシンなどの従来の分類手法を使用し、要約システムにより生成された要約に基づいてウェブページの分類を識別する。 - 特許庁 - To evaluate validity of a feature set for a small number of learning patterns by introducing a new index in a learning result by a support vector machine with regard to a classification problem.
分類問題において、サポートベクターマシンでの学習結果における新たな指標を導入することによって、少ない学習パターン数においても特徴セットの有効性を評価することを可能にする。 - 特許庁 - A multi-margin support vector machine (MM-SVM) partitions input space into three or more regions by producing two or more mutually parallel separation faces in the input space.
本発明者の開発したマルチマージンサポートベクトルマシン（ＭＭ−ＳＶＭ）は、２以上の互いに平行な分離面を入力空間内に生成することにより、入力空間を３以上の領域に分離する。 - 特許庁 - To provide a traveling direction estimation device for a vehicle for estimating a current traveling direction of a vehicle by calculating the speed vector of a vehicle and a driving support system using this.
車両の速度ベクトルを算出することで、現時点における車両の進行方向を推定することのできる車両の進行方向推定装置、及び、これを用いた運転支援システムを提供する。 - 特許庁 - In a navigation support apparatus 100 for avoiding a ship collision, a monitor 170 expresses the position and speed of a first ship by the position, length, and orientation of a first vector a_1.
本発明の船舶衝突予防用航行支援装置１００によれば、モニタ１７０において、第１船舶の位置及び速度が第１ベクトルａ_１の位置、長さ及び向きにより表現される。 - 特許庁 - Each prescribed area is sequentially selected inside the retrieval target image G to produce an image characteristic vector of the selection area, the image characteristic vector is inputted to a support vector machine 30 which has already learned the image characteristic vectors of a plurality of learning sample images, and it is decided whether the face image is present in the selection area or not, according to positional relation to an identification hyperplane.
検索対象画像Ｇ内を所定の領域毎に順次選択してから当該選択領域の画像特徴ベクトルを生成し、その後、予め複数の学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルを学習済みのサポートベクタマシン３０にその画像特徴ベクトルを入力し、その識別超平面に対する位置関係に応じて当該選択領域に顔画像が存在するか否かを判定する。 - 特許庁 - An important word extraction part 60 extracts important words from the expression of the search query by using a learning SVM (support vector machine) method, while referring to learning data, which have a tag attached the important work and consist of features of the respective words of a sample data expression, based on the feature vector.
重要単語抽出部６０は、これらの素性ベクトルに基づいて、重要単語についてタグが付与されており、サンプルデータの語句の各単語の素性とからなる学習データを参照しながら、学習ＳＶＭ（サポート・ベクトル・マシン）手法を用いて、検索クエリの語句から重要な単語を抽出する。 - 特許庁 - To prevent long-term delay when standing by for an authentication vector in the case that a serving GPRS (General Packet Radio Service) support node and an HLR/AuC (Home Location Register / Authentication Center) are positioned away from each other in an authentication method executed in the serving GPRS support node.
サービングＧＰＲＳ支援ノード（一般パケット無線サービス）において実行される認証方法であって、サービングＧＰＲＳ支援ノードとＨＬＲ／ＡｕＣ（ホームロケーションレジスタ／認証センタ）が互いに遠く離れて位置する場合、認証ベクトルを待機するに際し、長期遅延を防止する。 - 特許庁 - A support member 21 is arranged at both sides on the vibration surface of a vibrator 10, pressure is applied to the support member 21 by a pressurizing member 14, and the vector of applied pressure passes through the contact part between sliding and relative movement members 13 and 30, thus preventing an unnecessary moment from being generated in the vibrator 10.
振動子１０の振動面の両側に支持部材２１を配置し、支持部材２１を加圧部材１４で加圧して、加圧力のベクトルが摺動材１３と相対運動部材３０との接触部を通るようにして、振動子１０に不要なモーメントが発生しないようにする。 - 特許庁 - To provide a parallel support vector machine technology for solving the problem, wherein a large set of training data where kernel computation, kernel cache, and training data are spread over a number of distributed machines or processors.
カーネル計算、カーネル・キャッシュ及び訓練データが多数の分散形マシンあるいはプロセッサに分散している、訓練データの大きな集合を有する問題を解くための、並列サポート・ベクトル・マシン技術を提供する。 - 特許庁 - After a support vector machine is trained using a set of the simulation diffraction signals as an input and a set of profile parameter value as an expected output, process of production is performed so that the structure may be fabricated on a wafer.
入力としてシミュレート回折信号の組を、予期される出力としてプロファイルパラメータの値の組を用いて、サポートベクトルマシンが訓練された後、ウェハ上に構造を製造するように製造プロセスが実行される。 - 特許庁 - If the display function of the mobile communication terminal 10 having transmitted the content request does not support the image file in a vector format, an image file in bitmap format of the contents is generated.
ここで、上記コンテンツ要求を送信してきた移動体通信端末１０の表示機能がベクター形式の画像ファイルに対応していない場合には、上記コンテンツのビットマップ形式の画像ファイルを生成する。 - 特許庁 - The monitoring of the received baseband signal behavior on the IQ-plane can be executed by pattern recognition, for example, methods such as a subspace method, support vector machine, or neural network can be used.
なお、受信したベースバンド信号のＩＱ平面上の挙動監視は、パターン認識を行うことにより実現でき、例えば、部分空間法やサポートベクタマシン、或いはニューラルネットワーク等の手法を用いることができる。 - 特許庁 - A feature vector of an object is extracted from digital image data where image data for learning are input (steps S101 and S102), a partial space of the object is calculated in a plurality of predetermined areas, a group of parameter estimation functions are created by support vector regression, and they are stored in a memory (steps S103 to 106).
学習用の画像データを入力したデジタル画像データからオブジェクトの特徴ベクトルを抽出し（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）、予め決められた複数の領域においてオブジェクトの部分空間を算出し、各領域それぞれに、サポートベクトル回帰によりパラメータ推定関数群を作成し、それらをメモリに記憶する（ステップＳ１０３〜１０６）。 - 特許庁 - To provide a data sorting device having a high precision improvement speed constituted based on a support vector machine using active learning capable of increasing final precision and to provide a method and a program of the active learning for the data sorting device.
精度向上速度が速く、かつ最終的精度を高める可能な能動学習を用いたサポートベクトルマシンに基づくデータ分類装置、データ分類装置の能動学習方法及び能動学習プログラムを提供する。 - 特許庁 - The equalization method for multi-value modulation used in digital communication, employs a support vector machine for separating multi- path distortion and/or nonlinear distortion 4 of an amplifier from a received signal and applying multi-value modulation equalization 5 to the resulting signal.
デジタル通信において用いられる多値変調の等化方法であって、サポートベクトルマシンを用いて受信した信号における多重路歪及び／又は増幅器の非線形歪４を分離して多値変調の等化５をするものである。 - 特許庁 - To generate adapting input data for adapting output data to a predetermined scope with high precision by the reduced number of experiments by using a support vector machine in a vehicle controlling change of the output data in accordance with input data.
入力データに応じて出力データが変化する制御が実行される車両において、出力データを所定範囲に適合させる適合入力データを、サポートベクタマシンを用いて、少ない実験回数で高い精度で生成する。 - 特許庁 - The especially formed data prescribes a web sufficiently thin to facilitate the detachment from the matter after formed or a web sufficiently long to reach the cross section of the matter or a support fixing the edge of a layer to a proper place until a crosshatch vector is drawn or a support preventing the deformation of a cantilever or a support attaching the part of a layer becoming a drifted layer.
特に作成されたデータは、物体が形成された後に物体からの取り外しを容易にするのに十分に薄いウェブ、あるいは物体の断面に及ぶのに十分に長いウェブ、あるいはクロスハッチベクトルが描かれるまで層の縁を適所に固定する支持体、あるいは片持ち梁の変形を防ぐ支持体、あるいはそうしなければ漂ってしまう層の部分を取り付ける支持体を規定する。 - 特許庁 - In a test vector formation support part 13, a test cycle time, a delay time of an input signal value and an expected value checking time are extracted from a pseudo peripheral circuit model, and a file for specifying extraction timing of test data is formed based thereon.
テストベクタ作成支援部１３において、疑似周辺回路モデルから、テストサイクル時間、入力信号値の遅延時間及び期待値照合時間を抽出しこれらをもとにテスト用データの抽出タイミングを指定するファイルを生成する。 - 特許庁 - The resulting generated LRs 109 are processed by an another stage classifier 110 including a preliminarily trained support vector machine and a neural network, so as to output a classified result 112.
結果として生ずるＬＲ１０９は、分類を決定するために、一連の特定の特徴が識別できるように事前に訓練されているサポート・ベクトル・マシンとニューラル・ネットワークを含む他段階分類器１１０により処理され、分類結果１１２を出力する。 - 特許庁 - The method for resolving a matrix vector includes minimizing a cost function in which non-negative matrix factorization NMF is combined with the maximum margin classifier by updating it by continuous repetition, and determining indexes of all support vectors of the maximum margin classifier together with the resolution.
行列ベクターを分解する方法であって、非負値因数分解ＮＭＦと最大マージン分類器を組み合わせた費用関数を連続的反復で更新することにより最小化し、分解とともに最大マージン分類器のサポート・ベクターすべての指数を決定する。 - 特許庁 - With respect to the approximate polynomial expression F of the variable X, optimum coefficients g1, ..., gn and constant term g0 are calculated by the method of a support vector machine while setting the variable part of each term constituting the approximate polynomial expression F to an independent variable Z={z1, ..., zn}(S200).
そして、近似多項式Ｆを構成する各項の変数部を、独立した変数Ｚ＝｛ｚ１，…，ｚｎ｝とし、変数Ｚの近似多項式Ｆに関して、サポートベクタマシンの手法により、サンプルデータに最適な係数ｇ１，…，ｇｎ及び定数項ｇ０を算出する（Ｓ２００）。 - 特許庁 - A conventional DDAG method for performing n-value classification by combining nC2 pieces of support vector machines SVM which are a certain type of binary classifiers does not consider the length of the processing time of individual binary classifiers (the time required for individual binary classification).
２値分類器の一種であるサポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）をｎＣ２個組み合わせることで、ｎ値分類を行う従来のＤＤＡＧ法は、個々の２値分類器の処理時間（個々の２値分類にかかる時間）の長短を考慮していない。 - 特許庁 - The discrimination method employs a support vector machine method which uses a discrimination function which sets characteristic data for characterizing a discrimination target as input data to discriminate a kind to which the discrimination target belongs on the basis of the output value of the discrimination function.
判別対象がいずれの種類に属するのかを、判別対象を特徴付ける特徴情報を入力データとする判別関数を用い、その判別関数の出力値に基づいて判別するサポート・ベクター・マシン法を用いた判別方法を提供する。 - 特許庁 - If point-group-like surveying data is acquired even in a completely new area where true sorting result is unclear, it becomes possible to quickly perform sorting of building and trees by a support vector machine without consuming manpower, using a threshold value of feature amounts belonging to the same community characteristics.
真の分類結果が不明である全く新たなエリアにおいても、点群状の測量データを取得すれば、同じ地域特性に属する特徴量の閾値を用いて、サポートベクターマシンにより人手をかけることなく、迅速に建物や樹木の分類を行えることとなる。 - 特許庁 - The judging part 13 judges the properties of the biological tissue on the basis of the characteristic value, which is obtained with respect to the biological tissue by the characteristic value acquiring part 11 when biological tissue unknown in properties is irradiated with the measuring light, by the support vector machine learned by the learning part 12.
判定部１３は、性状が未知である生体組織に対して測定光を照射したときに生体組織について特性値取得部１１により得られた特性値に基づいて、学習部１２により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する。 - 特許庁 - The learning part 12 learns the properties of the biological tissue on the basis of the characteristic value, which is obtained by the characteristic value acquiring part 11 with respect to each of measuring points when a large number of measuring points of the biological tissue known in properties are irradiated with the measuring light, by a support vector machine.
学習部１２は、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して測定光を照射したときに各測定点について特性値取得部１１により得られた特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する。 - 特許庁 - The determination means includes a pressure reduction determination means for determining a tire pressure reduction by using a support vector machine in which the linear model parameter estimated by the parameter estimation means is taken as input and a binary determination value indicating normal pressure or a reduced pressure is taken as output.
また、前記判定手段は、前記パラメータ推定手段によって推定した線形モデルのパラメータを入力とし、正常圧または減圧を示す二値の判定値を出力とするサポートベクターマシンを用いることにより、タイヤの減圧判定を行う減圧判定手段を含んでいる。 - 特許庁 - To provide a method for using a support vector machine and a subset which form the subset of threshold data for discrimination by selecting a threshold suitable for the discrimination from a large amount of multivariable data stored in a memory by scanning that uses many sensors and many wavelengths to discriminate, classify and authenticate a document including paper money.
紙幣を含む文書を識別・分類しかつ認証するために多くのセンサ及び多くの波長を用いる走査によりメモリ内に保存される大量の多変数データから、識別に適した閾値を選択して識別のための閾値データのサブセットを形成するためのサポート・ベクタ・マシン及びサブセットの使用法に関する。 - 特許庁 - A support vector machine SVM 54 uses an inverse characteristic of an amplifier 16 to convert a baseband signal x(t) converted from a wireless frequency signal S_IN into a real part of a baseband signal y(t), and an SVM 58 uses the inverse characteristic of the amplifier 16 to convert the signal x(t) into an imaginary part of the baseband signal y(t).
サポートベクトルマシンＳＶＭ５４は、無線周波数信号Ｓ_ＩＮをベースバンド信号ｘ（ｔ）に変換した信号を増幅器１６の逆特性を用いて、ベースバンド信号ｙ（ｔ）の実数部に変換し、ＳＶＭ５８は、信号ｘ（ｔ）を増幅器１６の逆特性を用いてベースバンド信号ｙ（ｔ）の虚数部に変換する。 - 特許庁 - To provide the dielectric resonator device in which a dielectric core can be easily supported in a cavity so as to eliminate cost-up factor and a problem with a decrease of a resonant frequency of a TM mode in which an electric field vector passes through a support is solved, the dielectric filter having it, the composite dielectric filter and the communication apparatus.
キャビティ内に誘電体コアを容易に支持できるようにしてコストアップ要因を排除し、且つ電界ベクトルが支持体を通るＴＭモードの共振周波数の低下による問題を解消した誘電体共振器装置、それを備えた誘電体フィルタ、複合誘電体フィルタおよび通信装置を提供する - 特許庁 - The boundary of a region of defective-item feature value is corrected such that the region of the defective-item feature value, a region containing feature value extracted from the object to be inspected determined as a defective item by the discriminator, may be larger than a region of defective-item characteristic region determined by the learning of the support vector machine.
そしてその識別器が不良品と判定する検査対象物から抽出される特徴量が含まれる領域である不良品特徴量領域が、サポートベクターマシンの学習により決定された不良品特徴量領域よりも広くなるように、不良品特徴量領域の境界が修正されている。 - 特許庁 - An abnormal inspection system 100 (detection device) comprises: a light source unit 10 and a detection unit 20 for imaging an inspected object 3; an analysis unit 30 for analyzing with a support vector machine a spectrum image obtained by imaging and detecting foreign materials or defective products mixed in the inspected object 3.
異状検査システム１００（検出装置）は、検査対象物３を撮像する光源ユニット１０及び検出ユニット２０と、撮像により得られたスペクトル画像をサポートベクターマシンを用いて解析し検査対象物３中に混在する異物または不良品を検出する分析ユニット３０と、を備える。 - 特許庁 - A support vector machine and a neural network are used to automatically learn a customer purchase pattern by using an 'information input (explanatory variable) by a question' and an 'information input (target variable) by purchase merchandise' until a previous time point in order to understand a customer group image, and optimum advertisement display for the 'information input by the question' at the present time point is performed.
顧客の群像を理解するため、前時点までの「質問による情報入力（説明変数）」と「購入商品による情報入力（目的変数）」をもちいて、サポートベクターマシンやニューラルネットワークを使って顧客の購買パターンを自動的に学習させて、現時点での「質問による情報入力」に対する最適な広告表示をおこなう。 - 特許庁 - Sensor information under a plurality of normal conditions measured by a plurality of sensors 11 are computed by one class support vector machine, as to a detected device under a normal operation condition, an exceptional combination of the sensor information is extracted by an exceptional condition extractor 13, and the omen of abnormality is detected based on the exceptional combination of the sensor information.
正常運転状態にある被検出装置について複数のセンサ１１で測定された複数の正常状態のセンサ情報を1クラスサポートベクターマシンで演算して例外的なセンサ情報の組合せを例外状態抽出装置１３で抽出して例外的なセンサ情報の組合せパターンから異常予兆を検出する。 - 特許庁 - In the abnormal inspection system 100, the foreign materials or the detective products are detected by analyzing the spectrum image with the support vector machine and thus can be detected, for example, even if the difference of spectrum between a normal part and an abnormal part is slight compared to a conventional principal component analysis, thereby the abnormal part can be detected with higher accuracy.
この異状検査システム１００では、サポートベクターマシンを用いてスペクトル画像を解析して、異物また不良品を検出するため、従来の主成分分析と比較して、例えば正常部分と異状部分とのスペクトルの差が微弱であっても検出が可能となるため、より高い精度で異状部分の検出を行うことができる。 - 特許庁 - The face extracting section is implemented by Gabor filters that filter images using a plurality of filters that have orientation selectivity and that have different frequency components, and the face recognition section is composed of a support vector machine that maps the result of face recognition to a non-linear space once and that obtains a hyperplane that separates in that space to discriminate a face from a non-face.
顔抽出部は方位選択性を持ち周波数成分の異なる複数のフィルタを用いて画像をフィルタリングするガボア・フィルタで構成され、顔認識部は顔抽出結果を非線型な空間に一度写像して該空間内で分離する超平面を求めることにより顔と非顔とを識別するサポート・ベクタ・マシーンで構成される。 - 特許庁 - The printed wiring board design support system is equipped with a component arrangement control means which extracts only a nonconnection guide having a wiring restriction value set by a decision means when a component electrically connected to other components is arranged and computes and displays a signal restriction vector indicating an optimum component arrangement position by an arithmetic means as to the extracted nonconnection guide.
プリント配線板設計支援システムにおいて、他の部品と電気的に接続関係にある部品を配置する際に、判定手段によって配線制約値が設定されている未結線ガイドのみを抽出し、抽出された未結線ガイドを対象にして演算手段によって最適な部品配置位置を示す信号制約ベクトルを演算して表示する部品配置制御手段を備える。 - 特許庁
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