@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00061932,
 author = {沼井, 裕二 and 星野, 憲司 and 宇田川, 祥彰 and 小林, 聡 and Yuji, Numai and Kenji, Hoshino and Yoshiaki, Udagawa and Satoshi, Kobayashi},
 issue = {19(2009-MPS-73)},
 month = {Feb},
 note = {本論文では、実数ベクトル系列を受理するモデルである線形分離オートマトン(LSA)の理論的結果を示すと同時に、LSAを利用したパターン認識アルゴリズムを提案し、実験・評価する。論文の前半では、実数ベクトル系列を受理するシステムであるLSAに関していくつかの定理を導出し、理論的基礎を考察する。LSAは、有限オートマトンの自然な拡張になっている。後半では、LSAに確率的遷移を付与したモデル(PLSA)によってパターン認識を行うアルゴリズムを提案し、実験・評価する。, In this paper, we propose automata that accept series data of real-valued vectors, called Linear Separation Automata (LSA); and deduce some theoretical results.Moreover, we also propose the pattern recognition algorithm of series data of real-valued vectors with LSA; and  evaluate the algorithm. In the  first half of the paper, an acceptor that accepts series data of real-valued vectors, LSA,  is introduced and its theoretical properties are studied. It is naturally extended from finite automata. In the latter, the pattern recognition algorithm using LSA with probabilistic transitions is proposed; and an experimental result of this algorithm is shown.},
 title = {線形分離オートマトンを用いたパターン認識手法の理論的基礎について},
 year = {2009}
}