学術論文
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基本情報
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| 氏名 | 金城 敬太 |
| 氏名（カナ） | キンジョウ ケイタ |
| 氏名（英語） | Kinjou Keita |
| 所属 | 大学 ビジネス |
| 職名 | 准教授 |
| researchmap研究者コード | |
| researchmap機関 |
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2010/04
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3.調査データに基づく社会構造変化の抽出（査読付）
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共著
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人工知能学会論文誌, 人工知能学会
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Vol.25
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No.3
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452
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463
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本論文では、時系列データを状態の遷移系列に変換した上で，帰納的に時区間をもったデータのルールを獲得する手順を提案した。実データに用いた結果、チェロ演奏において有用な知見が得られることが確認できた。
本人担当部分：記述全般の主担当、分析案、データ収集、プログラムの実装、推定の担当（共同研究につき詳細抽出不可能）
共著者（記載順）：金城敬太、相澤彰子、尾崎知伸