Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2021-02-22 |
タイトル |
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タイトル |
サイド情報を活用した水中病原体と指標微生物の相関解析 |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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群馬大学 |
著者所属 |
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東北大学 |
著者所属 |
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群馬大学/早稲田大学 |
著者所属(英) |
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en |
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Gunma University |
著者所属(英) |
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en |
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Tohoku University |
著者所属(英) |
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en |
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Gunma University / Waseda University |
著者名 |
曹, 洪源
佐野, 大輔
加藤, 毅
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著者名(英) |
Hongyuan, Cao
Daisuke, Sano
Tsuyhoshi, Kato
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ヒトの糞便に含まれる病原性微生物による水資源の汚染は公衆衛生に関する世界的課題である.水中微生物濃度の定期的モニタリングによって汚染を監視する場合,費用および技術的な制約から微生物の種類は単一または少数に限られる.病原体から暴露するリスクを適切に評価するためには,水中微生物の濃度間の相関関係を推定するための信頼できるアルゴリズムを確立する必要がある.一般に病原性微生物濃度は薄いため定量限界を下回ることが多い.そのため,観測できたデータだけから標本相関をとる方法では,相関係数の推定精度が低下しやすい.本研究では,この問題に対処するため,サイド情報を利用したトビット解析を援用して相関計算を行う相関計算法を検討した.また,ドメイン知識を活用できるよう,非対称正規分布をトビット解析に新たに導入した.数値実験により,その性能を比較調査したところ,サイド情報およびドメイン知識の活用が効果的であることを確認した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2021-MPS-132,
号 6,
p. 1-6,
発行日 2021-02-22
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |