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浅野 美代子  ASANO Miyoko

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 00307141
その他のID
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2020年度 – 2021年度: 大東文化大学, 法学部, 教授
2007年度 – 2008年度: 大東文化大学, 法学部, 教授
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分64060:環境政策および環境配慮型社会関連 / 統計科学
キーワード
研究代表者
ニューラル・ネットワーク / 森林持続可能性 / 木材管理データベース / RFIDチップタグ / 木材IoT 実装 / 木材個別識別 / 木材IOT実装 / 年輪画像識別 / RFID:ICチップタグ / 深層学習 … もっと見る / CNNと線形回帰分析のハイブリッド解析法 / 木材トレーサビリティ / 木材個体識別 / CNN / 統計的学習理論 / 行動計量分析 / 計計算・コンピュータ支援統計 / 統計的推測 / データサイエンス / モデル選択 / 統計的予測・制御 / 計算・コンピュータ支援統計 / ノンパラメトリック回帰分析 / 多変量解析 隠す
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (22件)
  • 共同研究者

    (5人)
  •  CNNと線形回帰のハイブリッド解析法を用いた年輪の赤外線画像分析研究代表者

    • 研究代表者
      浅野 美代子
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2021
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分64060:環境政策および環境配慮型社会関連
    • 研究機関
      大東文化大学
  •  ニューラルネットワークと線形回帰分析のハイブリッド解析法Webシステム研究代表者

    • 研究代表者
      浅野 美代子
    • 研究期間 (年度)
      2007 – 2008
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 研究分野
      統計科学
    • 研究機関
      大東文化大学

すべて 2022 2021 2020 2008 2007

すべて 雑誌論文 学会発表 図書

  • [図書] 「確率と統計」デグルート&シャービッシュ 確率と統計 原著第4版2022

    • 著者名/発表者名
      Morris H. DeGroot, Mark J. Schervish 著 椿 広計,大野 忠士,領家 美奈監訳 浅野 美代子,上原 宏,大野 忠士,小川 貴史,髙井 勉,髙橋 沙織,成田 俊介,元山 斉,領家 美奈訳
    • 総ページ数
      992
    • 出版者
      共立出版
    • ISBN
      9784320114616
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [雑誌論文] 木材トレーサビリティの信頼性向上による地域活性化に関する研究(その1):RFIDチップによるデータ付加方法の確実化の検討2022

    • 著者名/発表者名
      浅野 良晴、浅野 美代子、 鄭 宏杰
    • 雑誌名

      日本建築学会環境系論文集

      巻: 87 号: 792 ページ: 180-187

    • DOI

      10.3130/aije.87.180

    • NAID

      130008150431

    • ISSN
      1348-0685, 1881-817X
    • 年月日
      2022-02-01
    • 言語
      日本語
    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K04726, KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [雑誌論文] 赤外線年輪画像のCNN解析による木材の分類2022

    • 著者名/発表者名
      浅野美代子
    • 雑誌名

      大東文化大学紀要・社会科学

      巻: 60 ページ: 193-199

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [雑誌論文] 年輪の CNN 分析2021

    • 著者名/発表者名
      浅野美代子、鄭 宏杰、鈴木 輝、海老原 広和
    • 雑誌名

      大東文化大学紀要

      巻: 59 ページ: 201-205

    • NAID

      120007163930

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [雑誌論文] 年輪のCNN分析2021

    • 著者名/発表者名
      浅野美代子 ・鄭 宏杰 ・鈴木 輝・ 海老原 広和
    • 雑誌名

      大東文化大学紀要・社会科学

      巻: 59 ページ: 201-205

    • NAID

      120007163930

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [雑誌論文] Web-based Data Analysis: Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression.-A British Tender Price Index Modeling2008

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、Marco K. W. Yu、Pijush Bhattacharyya、椿 広計
    • 雑誌名

      大東文化大学紀要 第四十六号<社会科学>

      ページ: 1-11

    • NAID

      110007129513

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [雑誌論文] Web-based Data Analysis: Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression.- A BritishTender Price Index Modeling -2008

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、Marco K. W. Yu、Pijush Bhattacharyya 、椿 広計
    • 雑誌名

      大東文化大学紀要第四十六号<社会科学>

      ページ: 1-11

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] 赤外線年輪画像のCNNによる木材分類と木材トレーサビリティー2021

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子,浅野 良晴,鄭 宏杰
    • 学会等名
      第3回 AI・人工知能 EXPO【秋】アカデミックフォーラム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [学会発表] Timber Traceability with CNN Based Image Recognition Technology,2021

    • 著者名/発表者名
      Zheng Hongjie, Asano Miyoko, Asano Yoshiharu,
    • 学会等名
      The 12th International Conference on Computational Methods (ICCM2021),
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [学会発表] 木材産業の6次化と木材セキュリティーの実現2021

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子,浅野 良晴,鄭 宏杰
    • 学会等名
      第5回 AI・人工知能EXPO【春】アカデミックフォーラム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [学会発表] 年輪画像を用いたCNN解析2020

    • 著者名/発表者名
      浅野美代子、鄭 宏杰
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会2020年度
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K12286
  • [学会発表] A Hedonic Pricing Model of Building Costs : an Application of the Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression.2008

    • 著者名/発表者名
      Miyoko Asano, Pijush Bhatta charyya, Hiroe Tsubaki, Marco K. W. Yu
    • 学会等名
      The International Symposium for Business and Industrial Statistics (ISBIS2008)
    • 発表場所
      Pragueプラハ(チェコ共和国)
    • 年月日
      2008-07-04
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] A Hedonic Pricing Model of Building Costs: an Application of the Hybrid Approach to Neural Net works and Linear Regression.2008

    • 著者名/発表者名
      Miyoko Asano, Pijush Bhattacharyya,Hiroe Tsubaki, and Marco K. W. Yu
    • 学会等名
      The International Symposium forBusiness and Industrial Statistics(ISBIS2008)
    • 発表場所
      Pragueプラハ(チェコ共和国)
    • 年月日
      2008-07-04
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] An Application of Web-based Hybrid Approach of Neural Networks and the Linear Regression Model to the Water Supply forecast in Tokyo District23.2008

    • 著者名/発表者名
      Miyoko Asano, Pijush Bhattacharyya,Hiroe Tsubaki, and Marco K. W. Yu
    • 学会等名
      日本計算機統計学会第22回大会
    • 発表場所
      秋田
    • 年月日
      2008-05-22
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] Web-based Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Reg ression Analysis.2008

    • 著者名/発表者名
      Miyoko Asano, Pijush Bhatta charyya, Hiroe Tsubaki, Marco K. W. Yu
    • 学会等名
      Joint meeting of 4^<th> World Conference of the IASC and 6^<th> Conference of the Asian Regional Section of the IASC on Computational Statistics & Data Analysis (IASC2008)
    • 発表場所
      Pacifico Yokohama横浜(日本)
    • 年月日
      2008-12-06
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] Web-based Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression Analysis.2008

    • 著者名/発表者名
      Miyoko Asano, Pijush Bhattacharyya,Hiroe Tsubaki, and Marco K. W. Yu
    • 学会等名
      Joint meeting of 4^<th> World Conference of the IASC and 6^<th> Conference of the Asian Regional Section of the IASC on Computational Statistics & Data Analysis.(IASC2008)
    • 発表場所
      Pacifico Yokohama
    • 年月日
      2008-12-06
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] An Application of Web-based Hybrid Approach of Neural Networks and the Linear Regression Model to the Water Supply forecast in Tokyo District 23.2008

    • 著者名/発表者名
      Miyoko Asano, Pijush Bhatta charyya, Hiroe Tsubaki, Marco K. W. Yu
    • 学会等名
      日本計算機統計学会第22回大会
    • 発表場所
      秋田(日本)秋田市文化会館
    • 年月日
      2008-05-22
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] Web-based Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression Analysis and its Applications2007

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、Pijush Bhattacharyya、Marco K.W.Yu、椿 広計
    • 学会等名
      The International Society for Business and Industrial Statistics(ISBIS2007)
    • 発表場所
      ポルトガルAzores大学
    • 年月日
      2007-08-19
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] Data Analysis by the Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression2007

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、Pijush Bhattacharyya、Marco K.W.Yu、椿 広計
    • 学会等名
      56th Session of the ISI INTERNATIONAL STATISTICAL INSTITUTE(ISI2007)
    • 発表場所
      リスボン(ポルトガル)国際会議場
    • 年月日
      2007-08-29
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] Data Analysis by the Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression.2007

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、Pijush Bhattacharyya、Marco K. W. Yu、椿 広計
    • 学会等名
      56th Session of the ISI INTERNATIONAL STATISTICAL INSTITUTE(ISI2007)
    • 発表場所
      リスボン(ポルトガル)国際会議場
    • 年月日
      2007-08-29
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] 何故ニューラルネットの予測能力は射影追跡回帰を上回るのか-ニューラルネットワークと線形回帰分析のハイブリッド解析によるデータ解析の特徴-2007

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、椿 広計
    • 学会等名
      第2 回横幹連合コンファレンス
    • 発表場所
      京都大学
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • [学会発表] Web-based Hybrid Approach to Neural Networks and Linear Regression Analysis and its Applications.2007

    • 著者名/発表者名
      浅野 美代子、Pijush Bhattacharyya、Marco K. W. Yu、椿 広計
    • 学会等名
      Nonparametric and Semi-parametric Methods in Business, Finance and Industry 、The International Society for Business and Industrial Statistics(ISBIS2007)
    • 発表場所
      ポルトガルAzores 大学
    • 年月日
      2007-08-19
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19500241
  • 1.  椿 広計 (30155436)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 13件
  • 2.  浅野 良晴 (20140551)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 8件
  • 3.  鄭 宏杰 (20778576)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 6件
  • 4.  PIJUSH Bhattacharyya
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 12件
  • 5.  MARCO K. W. YU
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 12件

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