担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.14923/transfunj.2022JAI0001

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.34385/proc.76.D2L-23

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/emcsipi50001.2023.10241637

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electronics, Information and Communications Engineers (IEICE)  

DOI： 10.1587/transinf.2022edl8098

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

DOI： 10.1016/j.neunet.2023.05.013

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/tencon55691.2022.9977538

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/tencon55691.2022.9977529

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Nonnegative Matrix Factorization (NMF) has attracted a great deal of attention as an effective technique for dimensionality reduction of large-scale nonnegative data. Given a nonnegative matrix, NMF aims to obtain two low-rank nonnegative factor matrices by solving a constrained optimization problem. The Hierarchical Alternating Least Squares (HALS) algorithm is a well-known and widely-used iterative method for solving such optimization problems. However, the original update rule used in the HALS algorithm is not well defined. In this paper, we propose a novel well-defined update rule of the HALS algorithm, and prove its global convergence in the sense of Zangwill. Unlike conventional globally-convergent update rules, the proposed one allows variables to take the value of zero and hence can obtain sparse factor matrices. We also present two stopping conditions that guarantee the finite termination of the HALS algorithm. The practical usefulness of the proposed update rule is shown through experiments using real-world datasets.

DOI： 10.1007/s10898-022-01167-7

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Oxford University Press (OUP)  

Abstract

Betweenness centrality (BC) is a measure of the importance of a vertex in a graph, which is defined using the number of the shortest paths passing through the vertex. Brandes proposed an efficient algorithm for computing the BC scores of all vertices in a graph, which accumulates pair dependencies while traversing single-source shortest paths. Although this algorithm works well on static graphs, its direct application to dynamic graphs takes a huge amount of computation time because the BC scores must be computed from scratch every time the structure of graph changes. Therefore, various algorithms for updating the BC scores of all vertices have been developed so far. In this article, we propose a novel algorithm for updating the BC scores of all vertices in a graph upon deletion of a single edge. We also show the validity and efficiency of the proposed algorithm through theoretical analysis and experiments using various graphs obtained from synthetic and real networks.

DOI： 10.1093/comnet/cnac033

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-031-06381-7_3

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-030-81638-4_22

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/PIC50277.2020.9350816

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-030-63823-8_40

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記述言語：英語   掲載種別：論文集(書籍)内論文  

DOI： 10.1007/978-981-15-4818-5_24

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/CANDARW.2019.00074

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ic-nc/candar2019w.html#TaketaKTKNTU19

担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ICSAI48974.2019.9010306

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icsai/icsai2019.html#SanoMT19

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2299/jsp.23.41

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.jcss.2018.10.006

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ICCNC.2019.8685549

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/TENCON.2018.8650418

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1109/LCSYS.2018.2843679

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担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s10589-018-9997-y

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Institute of Electronics, Information and Communication, Engineers, IEICE  

Nonnegative Matrix Factorization (NMF) with sparseness and smoothness constraints has attracted increasing attention. When these properties are considered, NMF is usually formulated as an optimization problem in which a linear combination of an approximation error term and some regularization terms must be minimized under the constraint that the factor matrices are nonnegative. In this paper, we focus our attention on the error measure based on the Euclidean distance and propose a new iterative method for solving those optimization problems. The proposed method is based on the Hierarchical Alternating Least Squares (HALS) algorithm developed by Cichocki et al. We first present an example to show that the original HALS algorithm can increase the objective value. We then propose a new algorithm called the Gauss-Seidel HALS algorithm that decreases the objective value monotonically. We also prove that it has the global convergence property in the sense of Zangwill. We finally verify the effectiveness of the proposed algorithm through numerical experiments using synthetic and real data.

DOI： 10.1587/transfun.E100.A.2925

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：ELSEVIER SCIENCE BV  

This paper studies the problem of finding graphs that locally maximize the clustering coefficient in the space of graphs with a fixed degree sequence. Such a graph is characterized by the property that the clustering coefficient cannot be increased, no matter how a single 2-switch is applied. First, an explicit formula for the amount of change in the clustering coefficient of a graph caused by a single 2-switch is given. Next, some classes of graphs with the property stated above are presented. An example of such a graph is the one obtained from a tree by replacing its edges with cliques with the same order. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.

DOI： 10.1016/j.dam.2016.10.002

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.  

The second smallest eigenvalue of the Laplacian matrix, also known as the algebraic connectivity, characterizes the performance of some dynamic processes on networks, such as consensus in multiagent networks, synchronization of coupled oscillators, random walks on graphs, and so on. In a multiagent network, for example, the larger the algebraic connectivity of the graph representing interactions between agents is, the faster the convergence speed of a representative consensus algorithm is. This paper tackles the problem of finding graphs that maximize or locally maximize the algebraic connectivity in the space of graphs with a fixed number of vertices and edges. It is shown that some well-known classes of graphs such as star graphs, cycle graphs, complete bipartite graphs, and circulant graphs are algebraic connectivity maximizers or local maximizers under certain conditions.

DOI： 10.1109/TCNS.2015.2503561

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer Verlag  

We propose a novel iterative algorithm for nonnegative matrix factorization with the alpha-divergence. The proposed algorithm is based on the coordinate descent and the Newton method. We show that the proposed algorithm has the global convergence property in the sense that the sequence of solutions has at least one convergent subsequence and the limit of any convergent subsequence is a stationary point of the corresponding optimization problem. We also show through numerical experiments that the proposed algorithm is much faster than the multiplicative update rule.

DOI： 10.1007/978-3-319-70087-8_36

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：European Signal Processing Conference, EUSIPCO  

Multiplicative updates are widely used for nonnegative matrix factorization (NMF) as an efficient computational method. In this paper, we consider a class of constrained optimization problems in which a polynomial function of the product of two matrices is minimized subject to the nonnegativity constraints. These problems are closely related to NMF because the polynomial function covers many error function used for NMF. We first derive a multiplicative update rule for those problems by using the unified method developed by Yang and Oja. We next prove that a modified version of the update rule has the global convergence property in the sense of Zangwill under certain conditions. This result can be applied to many existing multiplicative update rules for NMF to guarantee their global convergence.

DOI： 10.1109/EUSIPCO.2016.7760286

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Algebraic connectivity of a network, which is defined as the second smallest eigenvalue of the Laplacian matrix, represents how strongly the network is connected. This paper proposes a new decentralized discrete-time algorithm for the estimation of the algebraic connectivity of multiagent networks. The validity of the proposed algorithm is verified by theoretical analysis and numerical experiments.

DOI： 10.1109/APCCAS.2016.7803941

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Multiplicative updates are widely used for nonnegative matrix factorization (NMF) as an efficient computational method. In this paper, we consider a class of constrained optimization problems in which a polynomial function of the product of two matrices is minimized subject to the nonnegativity constraints. These problems are closely related to NMF because the polynomial function covers many error function used for NMF. We first derive a multiplicative update rule for those problems by using the unified method developed by Yang and Oja. We next prove that a modified version of the update rule has the global convergence property in the sense of Zangwill under certain conditions. This result can be applied to many existing multiplicative update rules for NMF to guarantee their global convergence.

DOI： 10.1109/EUSIPCO.2016.7760286

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Hierarchical alternating least squares (HALS) algorithms are efficient computational methods for nonnegative matrix factorization (NMF). Given an initial solution, HALS algorithms update the solution block by block iteratively so that the error decreases monotonically. However, update rules in HALS algorithms are not well-defined. In addition, due to this problem, the convergence of the sequence of solutions to a stationary point cannot be proved theoretically. In this paper, we consider the HALS algorithm for the Frobenius norm-based NMF, and prove that a modified version has the global convergence property in the sense of Zangwill.

DOI： 10.1109/CAMSAP.2015.7383726

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：SPRINGER  

Nonnegative matrix factorization (NMF) is the problem of approximating a given nonnegative matrix by the product of two nonnegative matrices. The multiplicative updates proposed by Lee and Seung are widely used as efficient computational methods for NMF. However, the global convergence of these updates is not formally guaranteed because they are not defined for all pairs of nonnegative matrices. In this paper, we consider slightly modified versions of the original multiplicative updates and study their global convergence properties. The only difference between the modified updates and the original ones is that the former do not allow variables to take values less than a user-specified positive constant. Using Zangwill's global convergence theorem, we prove that any sequence of solutions generated by either of those modified updates has at least one convergent subsequence and the limit of any convergent subsequence is a stationary point of the corresponding optimization problem. Furthermore, we propose algorithms based on the modified updates that always stop within a finite number of iterations.

DOI： 10.1007/s10589-013-9593-0

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：ELSEVIER SCIENCE BV  

A simple connected undirected graph G is called a clustering coefficient locally maximizing graph if its clustering coefficient is not less than that of any simple connected graph obtained from G-by-rewiring an edge, that is, removing an edge and adding a new edge. In this paper, we present some new classes of clustering coefficient locally maximizing graphs. We first show that any graph composed of multiple cliques with orders greater than two sharing one vertex is a clustering coefficient locally maximizing graph. We next show that any graph obtained from a tree by replacing edges with cliques with the same order other than four is a clustering coefficient locally maximizing graph. We also extend the latter result to a more general class. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

DOI： 10.1016/j.dam.2013.09.013

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

There have been proposed various types of multiplicative updates for nonnegative matrix factorization. However, these updates have a serious drawback in common: they are not defined for all pairs of nonnegative matrices. Furthermore, due to this drawback, their global convergence in the sense of Zangwill's theorem cannot be proved theoretically. In this paper, we consider slightly modified versions of various multiplicative update rules, that are defined for all pairs of matrices in the domain, and show that many of them have the boundedness property. This property is a necessary condition for update rules to be globally convergent in the sense of Zangwill's theorem. © 2013 IEEE.

DOI： 10.1109/CAMSAP.2013.6714055

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人 電子情報通信学会  

The authors recently published a paper on some properties of the solution curves for the last n-1 equations of F(x)+Ax=b where x=[x1,x2,...,xn]T is a variable, F(x):Rn → Rn is a nonlinear function of which the first and second derivatives are strictly positive, A ∈ Rn × n is an Ω-matrix, and b ∈ Rn is a constant vector. In that paper, the authors showed that any solution curve possesses neither maximal points nor inflection points with respect to x1, by making use of a fundamental property of Ω-matrices, which is expressed in the form of inequality. However, the proof was a little unclear as shown in Introduction. The objective of this paper is to give an explicit proof for the property of Ω-matrices, which makes the author's previous result more rigorous.

DOI： 10.1587/nolta.4.430

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE COMPUTER SOC  

We elucidate the potential limit of single-frame super-resolution by information theory. Though various algorithms for super-resolution have been proposed, there exist only few works that evaluate the performance of super-resolution to our knowledge. Our key idea is that "single-frame super-resolution task can be regarded as channel coding in information theory." Based on this recognition, we can apply some techniques of information theory to the analysis of single-frame super-resolution. As its first step, we clarify the potential limit of single-frame super-resolution. For this purpose, we use a model of Yang et al. (2008) as a statistical model of natural images. As a result, we elucidate the condition that "arbitrary high-resolution natural image can be potentially recovered with arbitrarily small error by single-frame super-resolution." This condition depends on S/N ratio and blurring parameter. We investigate numerically whether this condition is satisfied or not for several situations.

DOI： 10.1109/EST.2012.32

Web of Science

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人 電子情報通信学会  

This paper gives several theorems on solution curves of a class of nonlinear equations consisting of n variables and (n-1) equations. In particular we give a remarkable theorem on the rank of a Jacobian matrix associated with the above equations. For the proof of these theorems the Ω-matrix, which one of the authors defined previously, and the irreducible matrix play a definitely important role. As the result we show that the solution curves consist of only two types of curves.

DOI： 10.1587/nolta.3.301

CiNii Article

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：SPRINGER-VERLAG BERLIN  

Nonnegative matrix factorization (NMF) is to approximate a given large nonnegative matrix by the product of two small nonnegative matrices. Although the multiplicative update algorithm is widely used as an efficient computation method for NMF, it has a serious drawback that the update formulas are not well-defined because they are expressed in the form of a fraction. Furthermore, due to this drawback, the global convergence of the algorithm has not been guaranteed. In this paper, we consider NMF in which the approximation error is measured by the Euclidean distance between two matrices. We propose a modified multiplicative update algorithm in order to overcome the drawback of the original version and prove its global convergence.

DOI： 10.1007/978-3-642-24958-7_76

Web of Science

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 電子情報通信学会  

Global asymptotic stability of the nonlinear circuit similar to the one proposed by Sato et al. for solving the maximum flow problem is studied in this paper. The circuit consists of two independent DC voltage sources, capacitors and nonlinear resistors. It is proved rigorously that the circuit has a unique equilibrium point which is globally asymptotically stable. From the viewpoint of dynamical systems, the circuit is a cooperative system, and thus some fundamental results concerning the convergence property of cooperative systems play important roles.

DOI： 10.1587/nolta.2.432

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 電子情報通信学会  

The clustering coefficient is one of the most important quantities characterizing complex networks. It is often said that many networks in the real world have high clustering coefficients. However, properties of the clustering coefficient itself have not been discussed much in the literature. In this paper, some fundamental properties of the clustering coefficient are studied. First we try to find the maximum value of the clustering coefficient of graphs with the given number of vertices and edges. Next we present some classes of graphs such that each member maximizes the clustering coefficient among its neighbors having the same number of vertices and edges.

DOI： 10.1587/nolta.2.443

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出版者・発行元：電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会  

クラスター係数は，ネットワークがどの程度クラスター化されているかを表す１つの重要な指標である．現実の複雑なネットワークのほとんどはこのクラスター係数が大きいという性質を有している．以前に著者らは，グラフの各頂点の次数を変化させないような最小の辺の入れ替えを行ったときのクラスター係数の変化分を陽に示した．また，BAモデルの各頂点の次数を変化させずにクラスター係数を0.8前後まで大きくするアルゴリズムを与えた．本研究では，これらの結果を用いてクラスター係数に関する次数保存極大性という概念を導入し，ある種のブロックグラフが次数保存極大であることを示す．

DOI： 10.11527/jceeek.2011.0_393

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出版者・発行元：電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会  

グラフラプラシアンの第2固有値（代数的連結度）はネットワークマルチエージェントシステムの合意形成における収束の速さを決定する重要な指標である．著者らは，以前に，与えられた頂点数と辺数の下で代数的連結度を最大または極大にする無向グラフを求める問題について考察し，いくつかのクラスに対して代数的連結度最大性または極大性が成立することを示した．本研究では，全ての頂点の次数が等しいグラフつまり正則グラフの代数的連結度極大性について考察する．

DOI： 10.11527/jceeek.2011.0_394

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出版者・発行元：電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会  

Nonnegative Matrix Factorizaion(NMF)は与えられた大規模非負行列を二つの小規模非負行列の積で近似することである．NMFの効率的計算法としてLeeとSeungによって提案された乗法型更新アルゴリズムが広く利用されているが，幾つかの問題点がある．我々はこの問題点を解決するために修正乗法型更新アルゴリズムを提案した．このアルゴリズムは，更新式から生成される変数の列の任意の収束部分列の極限が停留点となることを保証している．本発表では，修正乗法型更新アルゴリズムに終了条件を加えた新しいアルゴリズムを提案し，それが有限回の反復で終了することを示す．

DOI： 10.11527/jceeek.2011.0_77

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD  

It is well known that one-dimensional cellular neural networks (1D CNNs) with the template A = [1, 2, -1] can perform connected component detection (CCD). However, this has been confirmed only by numerical and laboratory experiments. In this paper, sufficient conditions for 1D CNNs to perform CCD are obtained through theoretical analysis. Main result shows that a wide class of templates including A = [1, 2, -1] can be used for CCD. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.

DOI： 10.1016/j.nonrwa.2010.05.007

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DOI： 10.1109/CNNA.2010.5430264

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

The problem of finding the minimum and maximum values of the clustering coefficients of graphs with the fixed numbers of vertices and edges is considered. It is shown that when a graph has n vertices and the average degree is n/2 the clustering coefficient can take values from 0 to 1 1/2(n 1).

DOI： 10.1109/ECCTD.2009.5275108

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

Stable patterns that can be realized by a class of 1-D two-layer cellular neural networks (CNNs) are studied in this paper. We first introduce the notions of potentially stable pattern, potentially stable local pattern, and local pattern set. We then show that all of 256 possible sets can be realized as the local pattern set of the two-layer CNN, while only 59 sets can be realized as the local pattern set of the single-layer CNN. We also propose a simple,way to optimize the template values of the CNN, which is formulated as a set of linear programming problems, and present the obtained values for all of 256 sets.

DOI： 10.1109/TCSI.2008.925828

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

Global convergence of the sequential minimal optimization (SMO) algorithm for support vector regression (SVR) is studied in this paper. Given l training samples, SVR is formulated as a convex quadratic programming (QP) problem with l pairs of variables. We prove that if two pairs of variables violating the optimality condition are chosen for update in each step and subproblems are solved in a certain way, then the SMO algorithm always stops within a finite number of iterations after finding an optimal solution. Also, efficient implementation techniques for the SMO algorithm are presented and compared experimentally with other SMO algorithms.

DOI： 10.1109/TNN.2007.915116

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Stable patterns that can be realized by a class of 1-D two-layer cellular neural networks (CNNs) are studied in this paper. We first introduce the notions of potentially stable pattern, potentially stable local pattern, and local pattern set. We then show that all of 256 possible sets can be realized as the local pattern set of the two-layer CNN, while only 59 sets can be realized as the local pattern set of the single-layer CNN. We also propose a simple way to optimize the template values of the CNN, which is formulated as a set of linear programming problems, and present the obtained values for all of 256 sets. © 2008 IEEE.

DOI： 10.1109/TCSI.2008.925828

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE COMPUTER SOC  

A novel algorithm for multi-class support vector machines (SVMs) is proposed in this paper The tree constructed in our algorithm consists of a series of two-class SVMs. Considering both separability and balance, in each iteration multi-class patterns are divided into two sets according to the distances between pairwise classes and the number of patterns in each class. This algorithm can well treat with the unequally distributed problems. The efficiency of the proposed method are verified by the experimental results.

DOI： 10.1109/ICACTE.2008.48

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：SPRINGER-VERLAG BERLIN  

Decomposition method has been widely used to efficiently solve the large size quadratic programming (QP) problems arising in support vector regression (SVR). In a decomposition method, a large QP problem is decomposed into a series of smaller QP subproblems, which can be solved much faster than the original one. In this paper, we analyze the global convergence of decomposition methods for SVR. We will show the decomposition methods for the convex programming problem formulated by Flake and Lawrence always stop within a finite number of iterations.

DOI： 10.1007/978-3-540-87732-5_74

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Recently a sufficient condition for the recurrent neural network with the piecewise-linear output characteristic to generate a prescribed periodic sequence of binary vectors such that every two consecutive vectors differ in exactly one component has been derived. If a recurrent neural network satisfies this condition, it is guaranteed that any state trajectory of the network passes through the periodic sequence of regions corresponding to the periodic sequence of binary vectors. However, the asymptotic behavior of the state trajectories has not been clarified yet. In this paper, we study asymptotic behavior of state trajectories of recurrent neural networks satisfying the above-mentioned sufficient condition, and derive a criterion for state trajectories to converge a unique limit cycle.

DOI： 10.1109/IJCNN.2008.4633836

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Connected component detection (CCD) is an important image processing task done by one-dimensional cellular neural networks (1-D CNNs). Recently, some sufficient conditions for 1-D CNNs with the antisymmetric template A = [s,p, -s] to perform CCD have been derived under the assumption that the outputs of the boundary cells are set to 1 or -1. In this paper, we extend these results to I-D CNNs with the opposite-sign template A = [r,p, -s]. It is shown that the 1-D CNN can perform CCD for a wide range of parameter space. Therefore we can design I-D CNNs which not only can perform CCD but also are robust against small perturbations of the parameters.

DOI： 10.1109/ISCAS.2007.378101

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

We give the necessary and sufficient conditions for a one-dimensional discrete-time autonomous binary cellular neural networks to be stable in the case of fixed boundary. The results are complete generalization of our previous one [16] in which the symmetrical connections were assumed. The conditions are compared with some stability conditions so far known.

DOI： 10.1093/ietfec/e89-a.12.3963

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

Decomposition methods are well-known techniques for solving quadratic programming (QP) problems arising in support vector machines (SVMs). In each iteration of a decomposition method, a small number of variables are selected and a QP problem with only the selected variables is solved. Since large matrix computations are not required,. decomposition methods are applicable to large QP problems. In this paper,. We will make a rigorous analysis of the global convergence of general decomposition methods for SVMs. We first introduce a relaxed version of the optimality condition for the QP problems and then prove that a decomposition method reaches a solution satisfying this relaxed optimality condition within a finite number of iterations under a very mild condition on how to select variables.

DOI： 10.1109/TNN.2006.880584

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

We give necessary and sufficient conditions for a I-D DBCNN (1-dimensional discrete-time binary cellular neural network) with an external input to be stable in terms of connection coefficients. The results are generalization of our previous one [18], [19] in which the input was assumed to be zero.

DOI： 10.1093/ietfec/e89-a.10.2825

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

A novel method to simplify decision functions of support vector machines (SVMs) is proposed in this paper. In our method, a decision function is determined first in a usual way by using all training samples. Next those support vectors which contribute less to the decision function are excluded from the training samples. Finally a new decision function is obtained by using the remaining samples. Experimental results show that the proposed method can effectively simplify decision functions of SVMs without reducing the generalization capability.

DOI： 10.1093/ietfec/e89-a.10.2795

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

We study global dynamical behavior of cellular neural networks (CNNs) consisting of two cells. Since the output characteristic of each cell is expressed by a piecewise-linear function, a CNN with two cells is considered as a planar piecewise-linear dynamical system. We present the necessary and sufficient condition for such a CNN to be completely stable under the assumptions that: 1) self-coupling coefficients take the same value greater than one and 2) biases are set to zero. The condition is explicitly expressed in terms of coupling coefficients between cells.

DOI： 10.1109/TCSII.2006.876466

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：SPRINGER-VERLAG BERLIN  

A novel sequential minimal optimization (SMO) algorithm for support vector regression is proposed. This algorithm is based on Flake and Lawrence's SMO in which convex optimization problems with iota variables are solved instead of standard quadratic programming problems with 2 iota variables where iota is the number of training samples, but the strategy for working set selection is quite different. Experimental results show that the proposed algorithm is much faster than Flake and Lawrence's SMO and comparable to the fastest conventional SMO.

DOI： 10.1007/11893028_92

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

A sequential minimal optimization (SMO) algorithm for support vector regression (SVR) has recently been proposed by Flake and Lawrence. However, the convergence of their algorithm has not been proved so far. In this paper, we consider an SMO algorithm, which deals with the same optimization problem as Flake and Lawrence's SMO, and give a rigorous proof that it always stops within a finite number of iterations.

DOI： 10.1109/IJCNN.2006.246703

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Global dynamical behavior of one-dimensional cellular neural networks (1-D CNNs) with the antisymmetric template A = [s, p, -s] is studied in this paper. Under the assumption that the outputs of the boundary cells are fixed to 1 or -1, a new sufficient condition for such CNNs to perform connected component detection will be presented.

DOI： 10.1109/ISCAS.2006.1693048

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

Sequential minimal optimization (SMO) algorithm is one of the simplest decomposition methods for learning of support vector machines (SVMs). Keerthi and Gilbert have recently studied the convergence property of SMO algorithm and given a proof that SMO algorithm always stops within a finite number of iterations. In this letter, we point out the incompleteness of their proof and give a more rigorous proof.

DOI： 10.1109/TNN.2005.844857

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

We propose an innovative learning algorithm for enhancing the generalization ability of support vector machines (SVMs), when the Gausssian radial basis function (RBF) is used and when the parameter sigma, is very small. As learning patterns it uses not only the prescribed learning patterns but also newly inserted patterns in their neighbourhoods. In spite of the inserted many patterns, the size of the proposed optimization problem can be reduced to be same as the original one by using the averaging method. Many simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.

DOI： 10.1109/ISCAS.2005.1465416

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

A new sufficient condition for three-cell cellular neural networks (CNNs) with the opposite-sign template to be completely stable is presented in this paper. It is also shown that even though the self-coupling is greater than unity the state trajectory which never enters a total saturation region can exist. © 2005 IEEE.

DOI： 10.1109/ISCAS.2005.1465675

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

A new sufficient condition for three-cell cellular neural networks (CNNs) with the opposite-sign template to be completely stable is presented in this paper. It is also shown that even though the self-coupling is greater than unity the state trajectory which never enters a total saturation region can exist.

DOI： 10.1109/ISCAS.2005.1465675

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

A novel method for training support vector machines (SVMs) is proposed to speed up the SVMs in test phase. It has three main steps. First, an SVM is trained on all the training samples, thereby producing a number of support vectors. Second, the support vectors, which contribute less to the shape of the decision surface, are excluded from the training set. Finally, the SVM is re-trained only on the remaining samples. Compared to the initially trained SVM, the efficiency of the finally trained SVM is highly improved, without system degradation.

DOI： 10.1109/ECCTD.2005.1523140

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

A simple method of realizing a prescribed limit cycle by means of a continuous-time recurrent neural network with the piecewise-linear activation function is proposed. Since the proposed method is formulated as a set of linear inequalities, we can easily determine parameters of the network by using, for example, the simplex method.

DOI： 10.1109/ECCTD.2005.1523047

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

We propose an innovative learning algorithm for enhancing the generalization ability of support vector machines (SVMs), when the Gausssian radial basis function (RBF) is used and when the parameter σ is very small. As learning patterns it uses not only the prescribed learning patterns but also newly inserted patterns in their neighbourhoods. In spite of the inserted many patterns, the size of the proposed optimization problem can be reduced to be same as the original one by using the averaging method. Many simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm. © 2005 IEEE.

DOI： 10.1109/ISCAS.2005.1465416

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

In this paper we give the necessary and sufficient conditions for 2-dimensional discrete-time systems described by the signum function to be stable.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

This paper presents some properties of stable patterns that can be realized by a certain type of one-dimensional two-layer cellular neural networks (CNNs). We first introduce a notion of admissible local pattern (ALP) set. All the stable patterns of a CNN can be completely determined by the ALP set. We next show that all of 256 possible ALP sets can be realized by twolayer CNNs, while only 59 can be realized by single-layer CNNs. This means two-layer CNNs have a much higher potential for signal processing than single-layer CNNs.

DOI： 10.1109/MWSCAS.2004.1354008

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DOI： 10.1109/MWSCAS.2004.1354009

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

Convergence property of decomposition methods for solving quadratic optimization problems arising in support vector machines is studied. It is shown that under a mild condition any decomposition method converges to an optimal solution.

DOI： 10.1109/ISCAS.2004.1329911

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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DOI： 10.1007/978-3-540-28647-9_79

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Realization of associative memories by cellular neural networks (CNNs) with binary output is studied. Concerning this problem, a CNN design method based upon generalized eigenvalue minimization (GEVM) has recently been proposed. In this brief, a new CNN design method which is based on the GEVM-based method will be presented. We first give some analytical results related to the basin of attraction of a memory vector. We then derive the design method by combining these analytical results and the GEVM-based method. We finally show through computer simulations that the proposed method can achieve higher recall probability than the original GEVM-based method.

DOI： 10.1109/TCSI.2003.819827

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

Realization of associative memories by cellular neural networks (CNNs) with binary output is studied. Concerning this problem, a CNN design method based upon generalized eigenvalue minimization (GEVM) has recently been proposed. In this brief, a new CNN design method which is based on the GEVM-based method will be presented. We first give some analytical results related to the basin of attraction of a memory vector. We then derive the design method by combining these analytical results and the GEVM-based method. We finally show through computer simulations that the proposed method can achieve higher recall probability than the original GEVM-based method.

DOI： 10.1109/TCSI.2003.819827

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

Analog Hopfield neural networks (HNNs) have so far been used to solve many kinds of optimization problems, in particular, combinatorial problems such as the TSP, which call be described by an objective function and some equality constraints. When we solve a minimization problem with equality constraints by using HNNs, however, the constraints are satisfied only approximately. In this paper we propose a circuit which rigorously realizes the equality constraints and whose energy function corresponds to the prescribed objective function. We use the SPICE program to solve circuit equations corresponding to the above circuits. The proposed method is applied to several kinds of optimization problems and the results are very satisfactory.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

This paper gives a new sufficient condition for cellular neural networks with delay (DCNNs) to be completely stable. The result is a generalization of two existing stability conditions for DCNNs, and also contains a complete stability condition for standard CNNs as a special case. Our new sufficient condition does not require the uniqueness of equilibrium point of DCNNs and is independent of the length of delay.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

This paper investigates the behavior of one-dimensional discrete-time binary cellular neural networks with both the A- and B-templates and gives the necessary and sufficient conditions for the above network to be stable for unspecified fixed boundaries.

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記述言語：英語   出版者・発行元：九州大学  

This paper studies on the behavior of one-dimensional discrete-time binary cellular neural networks (abbreviated as a 1-D DBCNN). In general cellular neural networks (CNN) are characterized by the A- and the B-templates and the threshold value θ.Our final aim is to exhaustively examine the behavior of the 1-D DBCNN with arbitrary A-template, B-template and θ from the viewpoint of signal processing. In this paper we will give some partial solutions to this problem. We first show necessary and sufficient conditions for the system to be stable, and then give several numerical examples to illustrate the above results.

DOI： 10.15017/1525450

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その他リンク： http://hdl.handle.net/2324/1525450

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD  

This paper presents a design technique which is used to realize associative memories via cellular neural networks. The proposed method can store every prototype vector as a memory vector and maximize the areas of basin of attraction of memory vectors in a certain sense. The network parameters are obtained by solving optimization problems known as generalized eigenvalue problems. Simulation results proves that our method is better than the existing ones.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

We give the necessary and sufficient conditions for a one-dimensional discrete-time binary cellular neural networks with both the A- and B-templates to be stable for a fixed boundary.

DOI： 10.1109/ISCAS.2002.1009920

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.5687/iscie.15.600

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

DOI： 10.1109/81.852931

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

This paper gives a new sufficient condition for complete stability of a nonsymmetric cellular neural network (CNN). The convergence theorem of the Gauss-Seidel method, which is an iterative technique for solving a linear algebraic equation, plays an important role in our proof. It is also shown that the existence of a stable equilibrium point does not imply complete stability of a nonsymmetric CNN.

DOI： 10.1109/81.703843

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：SCRIPTA TECHNICA-JOHN WILEY & SONS  

A rigorous method to determine whether a polynomial f(x) is nonnegative for all x in an interval is proposed, Conventionally, a method which determines whether the multiplicity of every zero of f(x) is even has been used for this problem. The conventional method is, however, somewhat complicated because the Sturm function sequence must be generated repeatedly and the number of variations of sign must be investigated for each sequence. The method proposed in this paper determines whether f(x) + epsilon (epsilon is a sufficiently small positive number) is positive for all x in the interval. This method is simpler than the conventional one in the sense that only two Sturm function sequences art. generated. Moreover, the determination can easily be made with the number of variations of sign of the function sequence made by concatenating two Sturm function sequences. (C) 1998 Scripta Technica.

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記述言語：英語   出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC  

This letter gives a new sufficient condition for nonsymmetric CNN's to have at least one stable equilibrium point. Existence of a stable equilibrium point is important for nonsymmetric CNN's because it is a necessary condition for complete stability. It is shown that our sufficient condition is a generalization of a previous result concerning the existence of a stable equilibrium point, and that it can easily be applied to space-invariant CNN's with a 3 x 3 neighborhood.

DOI： 10.1109/81.641777

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出版者・発行元：九州大学  

A method of synthesis of mutually coupled neural networks possessing many equilibrium points whose basins of the attraction are of almost the same size is given. The connection matrix of the network is a cyclic matrix with all diagonal elements vanishing.

DOI： 10.15017/1474975

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG  

The number of solutions of a nonlinear equation x = sgn(Wx) is discussed. The equation is derived for the determination of equilibrium points of a kind of Hopfield neural networks. We impose some conditions on W. The conditions correspond to the case where a Hopfield neural network has n neurons arranged on a ring, each neuron has connections only from k preceding neurons and the magnitude of k connections decrease as the distance between two neurons increases. We show that the maximum number of solutions for the above case is extremely few and is independent of the number of neurons, n, if k is less than or equal to 4. We also show that the number of solutions generally increases exponentially with n by considering the case where k = n - 1.

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担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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その他リンク： http://id.ndl.go.jp/bib/029633374

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与えられた頂点数と次数の下で平均頂点間距離を最小にする正則グラフを求める問題を考える.例えばマルチホップ無線ネットワークにおいて,各端末が同一の通信チャネル数をもつとすれば,ネットワーク内の通信速度は接続構造を表す正則グラフの平均頂点間距離に大きく依存すると考えられる.正則グラフの平均頂点間距離に関する理論的成果としてはCerfらによる下界の導出が知られているが,著者らの知る限り,その後大きな進展はない.本報告では,平均頂点間距離の短い正則グラフを自動的に生成する方法を提案し,その有効性を数値的に検証する.また,頂点数と次数のいくつかの組に対して,Cerfらの下界が提案法によって実際に達成されることを示す.

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非負値行列因子分解の新しい反復計算法として, Kullback-Leiblerダイバージェンス, γダイバージェンス, Renyiダイバージェンスに基づく3種類の更新式を提案する.これらのダイバージェンスに基づく乗法型更新式が既にYangとOjaによって与えられているが,彼らの誤差関数には誤差を一定に保ったまま変数の値をいくらでも大きくできるという問題がある.また,導出される更新式の大域収束性も保証されていない.本報告では, 3種類のダイバージェンスの各々にペナルティ項を加えたものを誤差関数として採用し,それにYangとOjaの方法とGillisとGlineurの方法を適用して新しい更新式を導出する.さらに,得られた更新式が有界性をもつこと,すなわち,任意の初期値に対して生成される解の列が有界領域に含まれることを示す.

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マルチエージェントネットワークにおける重要な課題の一つに合意形成がある.Olfati-SaberとMurrayによって提案された代表的な合意形成アルゴリズムでは,各エージェントの状態値は他のエージェントの状態値に依存して連続的に変化し,最終的に初期状態値の平均値に収束する.また,その収束の速さはエージェント間の相互作用を表すグラフのラプラシアン行列の第2固有値によって決まる.本研究では,あるグラフが与えられたときに,それと同一の次数列をもつグラフの中で代数的連結度を最大にするものを求める問題について考察し,2-switchに基づく局所探索法を提案する.また,それを次数3の正則グラフに適用して得られるグラフの接続構造を調べる.

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行列の条件数は行列のたちの悪さの指標として重要である。固定された次数nでかつ要素の最大値がある与えられた数よりも小さい場合の最大条件数については、Guggenheimerの上界が知られているが、この上界が達成できるか否かは知られていない。本稿では、この上界に近い行列が得られる可能性があることを示す。

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トランジスタを含む非線形回路の直流動作点の解析に関連して,1991年にNishiとKawaneはΩ行列の概念を導入した.Ω行列は,回路理論や行列論の分野で広く知られている恥行列の一般化であり,多くの興味深い性質を持っている.しかしながら,その数理構造の複雑さのためか,その系統的構成法は知られていない.本報告では,瑞行列でないΩ行列を構成する二つの簡単な方法を与える.第一の方法は,行列の第1行を負,第1列と主対角線の第2行以下をすべて正,それ以外の要素をすべて0とするものである.ここで,各要素は符号だけが重要であり,絶対値は任意である.第二の方法は,第一の方法で行列を構成した後で対角要素の絶対値を十分に小さくし,その逆行列を計算するものである.第一の方法が疎行列を生成するのに対し,第二の方法は全要素が非零の密行列を生成する.

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

This paper gives a complement to the proof of our previous papers, which discussed about some properties of the solution curves of a nonlinear equation obtained from F(x)+Ax=b by deleting the first equation. The theorem is obtained under the assumption that A is an Ω-matrix. By showing rigorously the proof of the previous papers, we confirm that the solution curves possess neither maximal point nor inflection point with respect to the variable x_1.

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

This paper gives a complement to the proof of our previous papers,which discussed about some properties of the solution curves of a nonlinear equation obtained from F(χ) + Aχ = b by deleting the first equation. The theorem is obtained under the assumption that A is an Ω-matrix. By showing rigorously the proof of the previous papers,we confirthat the solution curves possess neither maximal point nor inflection point with respect to the variable χ_<1>.

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

This paper gives an important theorem on a solution curve of a class of nonlinear equations consisting of n variables and (n - 1) equations, which is obtained from a typical nonlinear equation F(x) + Ax = b by deleting the first equation. The theorem is obtained under the assumption that A is an Ω-matrix, which is a generalization of the P-matrix. Prom this theorem and the previous results we can derive some very important properties on a solution curve. That is, the solution curves consist of only two types of curves.

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変数が非負であるという制約条件の下で凸2次関数を最小化する問題を考える.Shaらは,非負行列因子分解に対する乗法型更新の考え方を基にして,この問題に対する乗法型更新式を提案した.この更新式には,1)制約条件が自動的に満たされる,2)勾配法におけるステップ幅のようなパラメータを含まない,3)簡潔な更新式であるため実装が容易である,という利点がある.しかしながら,Shaらによって与えられた大域収束性の証明には誤りがある.本報告では,Shaらの乗法型更新式にわずかな修正を加えることで大域収束性が満足されることを理論的に証明する.また,この修正が計算時間や反復回数にどの程度影響を及ぼすかを数値実験によって検証する.

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This paper shows a theorem on the rank of a Jacobian matrix of a class of nonlinear equations consisting of n variables and (n-1) equations and gives its proof. The theorem depends heavily on the properties of both the Ω-matrix and the irreducible matrix.

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This paper shows a theorem on the rank of a Jacobian matrix of a class of nonlinear equations consisting of n variables and (n-1) equations and gives its proof. The theorem depends heavily on the properties of both the Ω-matrix and the irreducible matrix.

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This paper shows a theorem on the rank of a Jacobian matrix of a class of nonlinear equations consisting of n variables and (n-1) equations and gives its proof. The theorem depends heavily on the properties of both the Ω-matrix and the irreducible matrix.

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単純無向連結グラフが与えられたときに,それと等しい次数列をもつグラフの中でクラスター係数を最大にするものを求める問題を考えよう.この問題に対する一つのアプローチとして,与えられたグラフから出発して,近傍に属するグラフの中からクラスター係数の高いものを選んでそれに移るという手続きを繰り返す局所探索が考えられる.本稿では,2-switchとよばれるグラフ変換に基づく局所探索を考え,局所探索によってクラスター係数を増加させることができないグラフのクラスをいくつか与える.

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Nonnegative Matrix Factorization(NMF)とは与えられた大規模非負行列を二つの小規模非負行列の積で近似することである.NMFの効率的計算法としてLeeとSeungによって提案された乗法型更新アルゴリズムが広く利用されているが,このアルゴリズムには大域的収束性が保証されていないという問題がある.そこで著者らは最近,行列間距離にユークリッド距離を用いる場合のNMFについて考察し,大域的収束性が保証された修正乗法型更新アルゴリズムを提案した.本報告では,行列間距離にダイバージェンスを用いる場合の修正乗法型更新アルゴリズムを提案し,その大域的収束性を理論的に証明する.また,終了条件を加えたアルゴリズムを提案し,それが有限回の反復で終了することを示す.

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Nonnegative Matrix Factorizaion (NMF)は与えられた大規模非負行列を二つの小規模非負行列の積で近似することである.NMFの効率的計算法として乗法型更新アルゴリズムが広く利用されているが,このアルゴリズムの更新式は分数の形で表現されるため,変数行列の値によっては更新式が定義されないという問題がある.また,この問題のためにアルゴリズムの大域的収束性も保証されていない.本論文では,行列間距離にユークリッド距離を用いる場合のNMFについて考察し,上記の問題を解決するため修正乗法型更新アルゴリズムを提案するとともに,その大域的収束性を理論的に証明する.

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ベイズ超解像における位置ずれパラメタの効率的な推定法を提案する.超解像の手法の一つにTipping & Bishop, Pickupらによるベイズ超解像がある.ベイズ超解像では与えられた複数の低解像度画像間の位置ずれを表すパラメタの推定が不可欠であり,それに要する時間的及び空間的な計算量が問題点の一つとなっている.このため,現状では既存のベイズ超解像は小さいサイズの画像にしか適用できない.本稿ではSIFTを用いて少ない計算時間かつ現実的メモリ消費で位置ずれパラメタを推定するアルゴリズムを提案する.またPickupらによって公開されているベイズ超解像のプログラムに,提案アルゴリズムによって推定したパラメタを入力し,真のパラメタを用いた場合との比較を行った.結果として,ある性質の画像については十分な精度でのパラメタ推定に成功し,比較的大きいサイズの画像に対してベイズ超解像が実現できたことを報告する.

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与えられた頂点数nと辺数mの下でグラフラプラシアンの第2固有値を最大にする無向グラフを求める問題について考察する.グラフラプラシアンの第2固有値はネットワークマルチエージェントシステムの合意形成における収束の速さを決定する重要な指標である.本報告では,n= mかつn≦6のとき閉路グラフが第2固有値を最大にすること.n=mかつn≧6のとき星グラフに辺を一つ加えたグラフが第2固有値を最大にすること,閉路グラフが第2固有値を局所的に最大にすることを証明する.

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クラスター係数は複雑ネットワークを特徴づける重要な指標の一つである.現実世界に存在する多くのネットワークは高いクラスター係数を持つと言われている.しかしながら,クラスター係数そのものの性質についてはあまり議論されていない.本報告では,頂点数と辺数が指定されたとき,グラフのクラスター係数をどこまで大きくできるか,クラスター係数が最大となるグラフの特徴は何か,といった基本的問題について考察し,クラスター係数の最大値および極大値に関するいくつかの性質を明らかにする.

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凸2次計画問題は線形制約条件の下で凸2次関数を最小化する最適化問題であり,多くの分野で重要な役割を果たしている.著者らは最近,サポートベクトルマシンの効率的学習法である分割法のアイデアを基に,一般の凸2次計画問題に適用可能な2段階逐次部分最適化アルゴリズムを提案した.本稿では,このアルゴリズムの詳細について述べるとともに,性能評価のために行った実験の結果を示す.

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凸2次計画問題は線形制約条件の下で凸2次関数を最小化する最適化問題であり,多くの分野で重要な役割を果たしている.著者らは最近,サポートベクトルマシンの効率的学習法として知られる分割法のアイデアを基に,一般の凸2次計画問題に対する新たな解法アルゴリズムを開発し,数値実験によってその有効性を確認した.本稿では,このアルゴリズムの大域収束性を理論的に解析する.

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最近,Takahashiらは各素子の出力特性が区分線形関数で表されるリカレントニューラルネットワークの挙動を解析し,与えられた2値ベクトル周期列(ただし連続する二つのベクトルは一つの要素だけが異なるものとする)を出力するための十分条件を導出した.この条件を満足するとき,ネットワークの状態軌道は2値ベクトル列に対応する領域の周期列を通ることが保証されるが,その漸近的な挙動については明らかでなかった.そこで本稿では,その十分条件を満足するネットワークが2値ベクトル周期列を出力しているときの状態軌道の収束性ついて考察し,すべての状態軌道が同一のリミットサイクルに収束するための条件を導出する.また,いくつかの具体的なネットワークについて,この収束条件が満足されているか否かを判定することにより状態軌道の収束性を明らかにする.

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サポートベクトル回帰に現れる大規模凸二次計画問題の効率的解法として分割法が広く用いられている.分割法では、大規模凸二次計画問題が一連の小規模凸二次計画問題に分割され、各小規模問題は元の問題よりもずっと高速に解けるため、全体の計算時間も短くなる.本稿では,サポートベクトル回帰に対する分割法の大域収束性を考察する.FlakeとLawrenceによって定式化された凸二次計画問題に対する分割法が有限回の反復で停止することを証明する.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

パターン認識や機械学習の分野で注目を集めているサポートベクトルマシン(SVM) の基本原理とその効率的学習アルゴリズムである分割法について解説する．前半ではマージン最大化，ソフトマージン，カーネルトリックといったSVMを特徴づける種々の手法について説明し，後半では分割法の基本アイデア，代表的なアルゴリズム，大域収束性に関する最近の結果を紹介する．Support vector machine (SVM) has been attracting considerable attention in the field of pattern recognition, machine learning, and so on. The purpose of this report is to review fundamental principles of the SVM and the decomposition method which is widely used for the training of SVMs. In the first part, some key ideas characterizing SVMs such as margin maximization, soft margin, and kernel trick are explained. In the second part, the basic idea behind the decomposition method, some representative algorithms, and recent results on its global convergence are introduced.

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00041060/

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我々は独立したαとβで決定される対称な結合係数で特徴づけられるA-テンプレートを持つ2次元離散2値セルラニューラルネットワークの安定条件を求める。これは、我々が前回行った一次元セルラニューラルネットワークの場合[10][11]の拡張と言える。

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サポートベクトルマシン(SVM)の学習は2次計画問題に帰着される.SVMの学習アルゴリズムとして広く用いられているSMOアルゴリズムやSVM^<light>などの分割法は,それらの2次計画問題の効率的な反復解法であり,各ステップにおいて,1)全変数の中から少数の変数を選択する,2)選択された変数に関する2次計画問題を解く,という二つの操作を行う.本稿では,共役勾配法に基づく新しい変数選択法を提案し,パターン識別問題および回帰問題のベンチマークデータを用いてその有効性を検証する.

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反対称テンプレートA=[s,p,-s]を持つ1次元CNN(Cellular Neural Network)によって連結成分検出が実現できるための条件について考察する.連結成分検出とは,入力画像として1次元2値(白黒)画像が与えられたとき,次の4条件を満足する画像を出力する処理である.1)黒色画素の個数は入力画像における黒色部分の塊の個数に等しい,2)すべての画素が白でない限り右端の画素は黒である,3)黒色画素は連続しない,4)黒色画素と黒色画素の間にはちょうど1個の白色画素が存在する.テンプレートA=[1,2,-1]を持つ1次元CNNがこの処理を実行可能であることはMatsumotoらによって実験的に示されていたが,著者らの知る限り,理論的な証明はこれまで与えられていなかった.本稿では,反対称テンプレートを持つ1次元CNNの挙動を解析し,この種のCNNが連結成分検出を実行できるためのテンプレートに関する十分条件を与える.

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サポートベクトル回帰に特化したSMOアルゴリズムがいくつか提案されているが,それらのアルゴリズムの最適解への収束性はこれまで明らかにされていない.本稿では,一般的なSMOアルゴリズムを考察し,それが有限回の反復で最適性条件を満たすことを証明する.

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所望の2値ベクトル周期列を出力する連続時間ニューラルネットワークの設計法について考察する. 各素子の出力特性は区分線形関数で表されるものとし, 周期列中の連続する二つの2値ベクトルは一つの要素だけが異なるものとする. はじめに, ネットワークの状態軌道を解析し, 与えられた2値ベクトル周期列がこの種のネットワークで出力されるための十分条件を導出する. この条件は線形連立不等式の形で表されるので, ネットワークの設計はこれを制約条件とする最適化問題として定式化することができる. 本稿では, パラメータの2乗和最小化とロバスト性最大化を目的関数とした場合のネットワーク設計法を提案する. 前者は2次計画問題に, 後者は線形計画問題にそれぞれ定式化されるので, 既存の数値解法を利用すればパラメータを容易に求めることができる.

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サポートベクターマシン(SVM)の効率的な学習アルゴリズムとして知られている分割法の収束性について考察する.SVMの学習は大規模な2次計画問題に帰着されるため,どれをいかに効率良く解くかが重要となる.分割法は,1)多数の変数の中から更新の対象となる変数を適当な方法で選択する,2)選択された変数に関する2次計画問題を解いてそれらの値を更新する,という操作を反復的に実行して元の2次計画問題の最適解を求める方法であり,目的関数の係数行列全体を記憶する必要がないため,特に大規模な問題に対して有効である.しかしながら,分割法の収束性については,これまでのところ部分的にしか解明されていない.本稿では,変数選択法に関する非常に緩い条件の下で分割法によって得られる値が必ず最適解に収束することを厳密に証明する.

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人力変数の値とそれに対応する出力変数の値の組がいくつか与えられたとき,それらのデータから人力変数と出力変数の間の関数的な関係を求める問題を回帰問題という.本稿では,ファジーサポートベクターマシンを用いて回帰問題を解く方法について考察する.ファジーサポートベクターマシンは,パターン識別の分野で注目を集めているサポートベクターマシンの一拡張であり,各データの重要度に応じた重み付けを行うため,より柔軟なパターン識別が実現できる.まず,従来のサポートベクターマシンを用いた回帰問題の解法を簡単に述べる.次にファジーサポートベクターマシンによる回帰問題の解法の定式化を行い,各データヘの重み付けの方法を提案する.最後にいくつかの簡単な例について数値実験を行い,提案手法の有効性を検証する.

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

アナログホップフィールド型ニューラルネットワーク(HNN)は、TSPをはじめ多くの種類の最適化問題の解決に適用されている。この際、等号制約条件を目的関数に加算したものをエネルギー関数Eとして、Eを最小化することで制約条件も(近似的に)満足してきている。この論文では、制約条件を厳密に満足しながら、目的関数を最小(極小)にするアナログ回路を求め、これをSPICEを用いて解くことを提案している。

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セルラニューラルネットワーク(Cellular Neural Network, CNN)を用いた連想記憶回路設計法として,最近,一般化固有値最小化問題に基づく方法が提案された.この方法を用いると,すべての所望記憶ベクトルが記憶ベクトルになるだけでなく,それらの引き込み領域がある意味で最大化される.そのため,連想記憶のためのCNN設計法として最も有効な方法であると考えられている.本稿では,この設計法を基にした新しいCNN設計法を提案する.はじめに,CNNの記憶ベクトルの引き込み領域に関連するいくつかの解析結果を与える.次に,それらの解析結果と一般化固有値最小化問題に基づく設計法を組み合わせて新しい設計法を導出する.最後に,数値実験によって提案手法の有効性を示す.

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セルラーニューラルネットワーク(Cellular Neural Networks, CNN)は, その状態が任意の初期条件に対して必ずいずれかの平衡点に収束するとき, 大域安定であるという.本稿では, 2個のセルから構成されるCNNの相平面図を詳細に解析することにより, それが大域安定であるための新しい十分条件を与える.さらに, 本稿の結果と従来の結果を組み合わせることにより, i)セル間の結合は空間不変である, ii)自己結合係数は1より大きい, iii)外部入力は0である, という仮定の下で, 2個のセルからなるCNNが大域安定であるための必要十分条件を導く.

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本稿ではトランジスタ回路における直流動作点の漸近安定性について検討している.動作点の安全性は直流回路に寄生リアクタンスを加えたダイナミック回路の安定性に基いて調べられる.あるトポロジカルな制約を満たすキャパシタを寄生リアクタンスとして仮定したダイナミック回路のLyapunov方程式が正値対角行列を解にもつための十分条件について検討し、Tadeusiewiczによる動作点が漸近安定となるための十分条件の拡張について考察する.

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セルラーニューラルネットワーク(以下CNNという)は高次の非線形システムであり, そこにはカオス, リミットサイクル, パターン形成などの様々な非線形現象が生じる.画像処理などの応用においては, 任意の初期条件および任意のしきい値に対してCNNが必ず平衡状態に収束する, すなわち, 完全安定であることが重要であるから, CNNの完全安定性はそのダイナミクスにおける主要な研究課題の一つである.Civalleriらは, 2個のセルからなるCNNのダイナミクスを詳細に解析したが, しきい値が0の場合のみを扱っている, 解析結果に誤りがある, という点で不完全であった.そこで本稿では, 2個のセルからなるCNNの相空間図を詳細に調べることにより, CNNが完全安定であるための条件および不安定であるための条件を明らかにする.

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本稿では, セルラーニューラルネットワーク(CNN)による連想記憶回路の設計法について述べる.この問題については, 以前に, 特異値分解を利用した疎結合ニューラルネットワーク設計法が提案されており, これを用いてCNN連想記憶回路設計を行なうことができる.しかしながら, その設計法では, CNNのセル間の結合が一般には非対称となり, 完全安定性が保証されないという問題点がある.そこで, 本報告では, その方法を改良して結合が必ず対称となるようなCNN設計法を提案する.対称結合CNNは完全安定であることが知られているので, 本手法によって設計されたCNNは完全安定である.

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相互結合型ニューラルネットワークの状態軌道が初期条件によらず必ず平衡点に収束するとき, そのニューラルネットワークは完全安定であるといわれる.著者は最近, 区分線形出力関数を持つニューラルネットワークが完全安定であるための十分条件を導出した.本報告では, これを一般化した, より緩い十分条件を与える.従来, 相互結合型ニューラルネットワークの安定性の証明にはリアプノフ関数を構成する方法が専ら用いられてきたが, 本報告では, 線形連立方程式に対する数値解法の一つであるガウス・ザイデル法の収束定理が重要な役割を果たす.

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複数の動作点を有する非線形抵抗回路において, 不安定な動作点が存在する.しかしながら, 実用上の観点からの動作点の安定性判別方法は知られていない.動作点の安定性を対応する平衡点の安定性により定義することがある.この定義において, Tadeusiewiczは並列キャパシタによりダイナミック回路のクラスを定め, 従属電流源を有する非線形抵抗回路の動作点が漸近安定となる条件を求めた.本稿では, 従属電流源と従属電圧源をともに含む非線形抵抗回路の動作点の漸近安定性について検討する.本稿で用いる動作点の安定性は, Tadeusiewiczと比べ, より広いクラスのダイナミック回路により定義する.また, 漸近安定な動作点を判別するための十分条件を与える.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

相互結合型ネットワークやバックプロパゲーション法を用いた階層型ネットワークにおける自己連想記憶モデルでは, 多数の偽記憶が発生する.そこで本研究では, 隠れ素子を有する相互結合型ネットワークを用いた自己連想記憶を提案し, 偽記憶を生じないパターン記憶法の実現を試みる.今回提案する学習法では, ヘッブ則とバックプロパゲーション法の両方が用いられており, これにより互いの偽記憶が効果的に相殺され, 偽記憶が極めて少なくなると考えられる.実際にシミュレーションを行った結果, 提案手法を用いると偽記憶はほとんど生じないことが確認された.

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

本報告では, 遅延特性を有するセルラーニューラルネットワーク(Cellular Neural Network with Delay, DCNN)が完全安定であるための十分条件を与える. DCNNが完全安定であるとは, 任意の初期条件に対してその解軌道が平均点に収束することを意味する. 従来, CNNやDCNNの安定性の証明にはリアプノフ関数を構成する方法が専ら用いられてきたが, 本報告では, 線形連立方程式の数値解法の一つであるガウス・ザイデル法の収束定理が重要な役割を果たす.

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ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いた連想記憶において一般化ヘップ則(外積則)は最も有名な学習法である.一般化ヘップ則は非常に単純な学習法であるが, 多くのパターンを記憶させると一般に多数の偽記憶が発生するという問題がある.偽記憶の個数を少なくする方法として反学習法等が提案されているが, 偽記憶を一つも生じない学習法は見当たらないようである.本稿では, 一般化ヘップ則を基にした, 偽記憶を生じない学習・想起アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは次のように要約される.1)パターンを複数のネットワークに分散して記憶させる.2)すべてのネットワークに同一の入力パターンを与え, それぞれの最終状態を求める.3)偽記憶に陥ったネットワークとそれに記憶されているパターンを取り除く.以下, ネットワークが1つになるまで1)〜3)を繰り返し, 最後に残ったネットワークを出力を連想の結果とする.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

大域安定性は相互結合型ニューラルネットワークを種々の問題に応用する際の最も重要な性質の一つである.対称結合ネットワークが大域安定であることはよく知られているが,非対称結合ネットワークの大域安定性に関する議論は難しく,これまでに有効な結果はあまり得られていない.本稿では,2個のニューロンからなる非対称結合ニューラルネットワークの大域安定性について考察する.ただし,各ニューロンの入出力特性は区分線形関数で表されると仮定する.我々は,ニューラルネットワークの大域安定性を結合行列の固有値および固有ベクトルを用いて特徴付けることにより,ネットワークが大域安定であるための新しい十分条件を与える.

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安定平衡点の個数や各安定平衡点の引き込み領域に関する議論は,相互結合型ニューラルネットワーク(以下,ネットワークと略す)を連想記憶に応用する際に非常に重要となる問題である.しかしネットワークの動的振舞いが非常に複雑であるため,これを解明することは難しいと予想される.したがって,引き込み領域などの動的振舞いに関する従来の研究のほとんどが,各要素が1または-1等確率でとる記憶パターンの集合を外積則によって学習したネットワークを統計学的立場から議論しているものである.例えばMcElieceらは,一つの平衡点とのハミング距離がρn以下のすべての状態が1度の更新でその平衡点に収束するようにネットワークを構成しようとするとき,ネットワークに記憶させることのできる平衡点の個数は漸近的に(1-2ρ)^2/4 n/log_e(n)に近付くという結果を統計学的立場から導出している。本稿では,安定平衡点の個数と各平衡点の引き込み領域の関係が厳密な形で記述できるネットワークの一例を示す.我々の与えるネットワークの結合行列は,外積則や一般化逆行列によって構成されるそれとは全く異なる特殊な行列であり,したがって安定平衡点も特殊なものに限られる.それにも関わらず,ある引き込み領域に対する記憶容量(その引き込み領域を持つ平衡点が最大いくつ存在するか)が従来の結果に比べてかなり大きいような場合が存在する。

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記述言語：英語   出版者・発行元：九州大学  

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規定された状態のみを平衡点とするようなネットワークの構成は,相互結合型ニューラルネットワークを連想記憶に応用する際に最も基本的な問題である.しかし,従来の方法では一般に,規定された平衡点以外に規定されていない偽の平衡点が多数生じてしまう.そのため,ネットワークがどのような平衡点集合ならば実現できるのかを調べることは非常に重要である.本稿では時間が離散的でユニットが2値状態の,最も簡単なホップフィールドのネットワークに対して,平衡点の最大個数など平衡点集合の特徴を調べ,所望の平衡点集合が実現できるための必要十分条件を与える.ただし,ユニットは1次元的に環状に配置され,各ユニットは同一方向のk個の近傍のユニットとのみ結合を有し,結合係数はユニット間の距離が大きくなるに従って小さくなると仮定する.

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記述言語：日本語  

直流電源、キャパシタ、オペアンプ、抵抗からなるダイナミック回路は一般に多数の平衡点を持ち得る。Hopfield型回路は、この種の回路で、連想記憶等への応用がしばしば論じられいる。本論文では、対称構造を持つ相互結合型回路(pfield型回路）において、平衡点の特徴を与え、それを基にして平衡点の組を厳密に与え、これが上記の回路で構成できるための必要十分条件を構成的に与える。この際には、回路の平衡点の個数、特徴、分布等が重要な要素となる。In this paper we study on the equilibrium points of mutually coupled circuits (Hopfield circuits ) with symmetrical structure. First we show the characterizations of equilibrium points of these circuits. Secondly we give the realizability condition for the prescribed set of points to be exactly equilibrium points of a circuit.

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開催年月日： 2024年9月4日 - 2024年9月6日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2024年9月4日

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2024年9月4日

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2024年5月9日 - 2024年5月10日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2024年5月9日 - 2024年5月10日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2024年3月15日 - 2024年3月17日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2024年3月13日 - 2024年3月14日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2024年3月13日 - 2024年3月14日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2024年2月19日 - 2024年2月21日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年10月28日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年10月6日 - 2023年10月7日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年10月6日 - 2023年10月7日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年9月26日 - 2023年9月29日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年9月12日 - 2023年9月15日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年8月20日 - 2023年8月25日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年3月15日 - 2023年3月17日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年3月15日 - 2023年3月17日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年3月7日 - 2023年3月10日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年11月1日 - 2022年11月4日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年11月1日 - 2022年11月4日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年6月9日 - 2022年6月10日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年6月9日 - 2022年6月10日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年2月21日 - 2022年2月22日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2021年12月17日 - 2021年12月19日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2021年12月5日 - 2021年12月7日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2021年11月24日

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2021年10月23日

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2021年10月23日