针对高维、分布式、动态的大规模复杂数据(Large-Scale Complex Data,LSCD),探索研究适用于面向LSCD的知识发现理论与方法，已成为人工智能领域中极具挑战性的课题。本项目将粒度计算的理论与方法贯穿于LSCD的预处理和多分类模型中，研究面向LSCD的多粒度知识发现的关键理论与方法。研究内容包括:(1)研究LSCD的粒化策略，在样本空间和属性空间对LSCD进行粒化，构造了"样本粒"和"属性粒",降低了LSCD的规模和维数;(2)在每一个"样本粒"层上，建立包含输入层、知识层和输出层的粒

智能配电网态势感知(Situation Awareness of Smart Distribution Network,SASDN)是配电网稳定运行和精准调度的基础。然而,SASDN面临着通信延时、科学计算耗时、不同子站系统响应时长不一等所引起的一系列时滞不确定性问题，常导致智能配电网精准调度失效，限制了其应用范围。针对该问题，本项目拟采用区间仿射方法研究SASDN时滞不确定性。首先，构建SASDN时滞区间仿射模型，深入探索SASDN时滞的作用机理；其次，基于Lyapunov直接法，探索SASDN时滞区间

Commodities:Vegetables:beans,broccoli,brussel sprouts,cabbages,cauliflower,cucurbits,eggplant,garlic,greens(leafy),greens(lettuces),leeks,onions,peppers,tomatoesPractices:Pest Management:integrated pest management Sustainable Communities:urban agriculture

Commodities:Agronomic:cornPractices:Crop Production:crop improvement and selection,food processing,other,varieties and cultivars Education and Training:extension,on-farm/ranch research,workshopProposal abstract:The objective of this project is to identify

症例の蓄積に時間がかかっているため。シネMRIによる小腸運動能の解析を継続して行った。Mahalanobis距離を解析に組み合わせることで消化管運動能の評価を画像解像度の影響を受けず客観的行うことができた(特許取得)。慢性偽性腸閉塞症(CIPO)においては腸管蠕動能の低下・腸管径の拡大から過敏性腸症候群(Irritable bowel syndrome:IBS)・健常者(Healthy control:HC)との鑑別が可能であり、診断のためのカットオフ値を設定することができた。一方、IBSにおいてはその腸

本研究課題では,安心安全な社会の実現を目的として,エッジコンピューティング環境における高信頼化手法を提案してきた.クラウドコンピューティング環境は一極集中型であることから,現在ではエッジコンピューティングが主流となっている.このようなエッジコンピューティングは,分散型環境であることから,運用段階における信頼性評価と管理が難しい.こうしたエッジコンピューティング環境に対する信頼性評価法として,ジャンプ拡散過程モデルの数理的深化と高性能化とともに,申請者の既存研究を数理的に精緻化した.具体的には,数理モデルと