瞳孔径分析による自動ストレス分類

Automatic Stress Classi cation With Pupil Diameter
Analysis
International Journal of Human-Computer Interaction, Vol.30, No.3, pp.220-236, 2014
20170830_hwada

この論文では,瞳孔の動きを心理的ストレスに関連付けるためのウェーブレット変換及びニューラルネットワー クに基づく手法を提案している.提案手法では,シミュレートされた運転課題時の瞳孔径及び電気皮膚活動を記録 することで評価を行った.自己報告のアンケートの収集も行った.参加者は,運転課題のみを含むベースライン ランを実行した後,アラート音が鳴っている際の運転,2 人の人間に運転の評価をされる運転及びこの両方の3 つ のストレスランを行った.自己報告及び瞳孔系は,指標付けされたストレス操作に成功し,これらの指標間に有 意な相関が発見された.しかし,皮膚電気活動は変化しなかった.訓練後,4 方向並列ニューラルネットワーク分 類器は,与えられた未知の瞳孔径が79.4%の精度で,4 つの実験のうちの1 つから来たかどうかを推測可能であっ た.本研究は,瞳孔径がストレス検出のための優れた識別力を有することを示した.

感情的な残遺症状の有無に関わらず寛解したうつ病患者におけるN-Back 課題時のデフォルトモードおよびタス クポジティブネットワークのコネクティビティ

Default Mode and Task-Positive Networks Connectivity
During the N-Back Task in Remitted Depressed Patients
With or Without Emotional Residual Symptoms
HUMAN BRAIN MAPPING,Vol.38,Lssue.7,3491-3501,2017
20170718 sishida

うつ病の臨床的寛解は感情的な残胃症状と関連している可能性がある.私たちは感情的な鈍化,寛解したうつ 病患者におけるニューラルネットワークのダイナミクスでの反芻,そしてN-Back 課題時の認知能力について研究 した.うつ病を寛解した26 人の外来患者(ハミルトン抑うつ評価尺度スコア<7)はf MRI 計測中にN-Back 課 題を実施した.全ての患者は最低4ヵ月間パロキセチンの治療を受けた.二つの患者のサブグループ[非運動的鈍 化(NEB)=14 人と感情的鈍化(EB)=12 人]が決定した.被験者間での機能的ネットワークマップを特定す るために,独立成分分析を用いたネットワーク検出が採用された.タスクポジティブネットワーク(TPN)とデ フォルトモードネットワーク(DMN)との間のコネクティビティが評価され,N-Back タスクおよび反復におけ るパフォーマンスの変動性に関連していた.EB およびNEB 患者はN-Back 課題における正確な反応のレベルの 違いはなかった.しかしながら,ワーキングメモリ課題全体にわたって,DMN とTPN の間の負の相関はNEB 群よりもEB 群で有意に低く,認知能力や反芻に異なって関連していた.DMN とTPN との間の負の相関が強い ほど,NEB 患者の3-Back 課題時の反応時間の変動が少なかった.さらに,DMN とTPN との間の負の相関が大 きいほど,EB 患者における反芻値は低かった.感情的な鈍化はDMN とTPN との間の変化した協力を介して退 院したうつ病患者の反芻および認知機能のモニタリングを損なうことと関連する可能性がある.この研究は,う つ病の臨床的寛解が生物学的異質性と関連していることを示唆している. depressive disorder, neural networks, fMRI, working memory, task performance

PSO ベースの競合学習手法を用いてゲームプレイ学習法

Learning to play games using a PSO-based competitive learning approach
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. 8, NO. 3, JUNE 2004
20151112_jnishida

新しい競争の入口として,2人でゲームをプレイする要因を学ぶための開発を行った.この提案は,粒子群最適化(PSO)をゲーム木の葉や枝の状態の望ましさを予測するためのニューラルネットワークを訓練するために使用した.新しい手法では,3目並べゲームに適用させ,進化的手法との性能を比較した.性能基準は,ランダムな動きを行うプレイヤーに対して性能を定量化するための定義とした.結果としては,進化的手法と比較した際,新しいPSOベースの手法がよく機能することを示した.

遺伝的アルゴリズムにおける交叉と突然変異の適応確率

20150406 harada

Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in
Genetic Algorithms

Mandavilli Srinivas,Lalit Mohan Patnaik

IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,Volume 24,Issue 4,1994,Pages 656-667

Convergence of numerical methods, Genetic algorithms,Optimisation, Probability, Schema theorem, Adaptive genetic algorithm, Adaptive probabilities, Convergence capacity, Crossover, Fitness values, Multimodal function optimization,Mutation, Capacity planning, Design optimization, Encoding, Genetic mutations, Neural networks, Optimal control, Organizing, Robustness, Sampling methods

本稿において,私たちは遺伝的アルゴリズム(GA) による多峰性関数最適化のための効率的なアプローチを述べ
る.私たちは,交叉と突然変異の適応確率を使うことを勧める.これは母集団の多様性維持とGA の収束能力の
維持という二つの目的を実現するためである.適応型遺伝的アルゴリズム(AGA) において,交叉と突然変異の確
率である,Pc とPm は解の適応度に応じて変化している.高い適応度を持つ解は保護される一方で,標準未満の
適応度を持つ解は全て排除される.また,Pc とPm を適応度によって変化させて使用することで,私たちはPc
とPm の最適値を決定する問題に対する解決策を与える.すなわち,Pc とPm は全く指定する必要はない.AGA
は,遺伝的アルゴリズムに確率的操作を適応させるために従来の方法と比較される.そのスキーマ定理はAGA に
よって導き出され,そしてその動作が分析される.
私たちは,難易度が変化するいくつかの解明されていない多峰性関数最適化における標準的な遺伝的アルゴリ
ズム(SGA) とAGA の性能を比較する.ほとんどの関数において,AGA はSGA に比べてはるかに少ない世代数
で一般最適解に収束する.そして,局所解となって動けなくなることが少ない.私たちの実験は,遺伝子の状態
と多峰性の性質についてSGA の性能と比較した,AGA の相対的な性能は向上していることを証明した.私たち
は,AGA が多峰性のランドスケープにおける一般解を見つけるために,自分自身で適応させることができるGA
の構造を実現するための初めの一歩だと信じている.