強化学習を用いた行動時刻予測の通知最適解

• Material Type: 博士論文
• Title: 強化学習を用いた行動時刻予測の通知最適解
• Author/Editor: Muhammad Fikry,
• Author Heading: Muhammad Fikry,
• Publication Date: 2023-09-25
• Publication Date (W3CDTF): 2023-09-25
• Alternative Title: Intelligent Reminder System Using Mobile Activity Recognition
• Degree grantor/type: 九州工業大学
• Date Granted: 2023-09-25
• Date Granted (W3CDTF): 2023-09-25
• Dissertation Number: 甲第469号
• Degree Type: 博士（工学）
• Text Language Code: eng
• Subject Heading: Reminder System; Notification System; Activity Recognition; Daily Activity; Forecasted Activity; Reinforcement Learning
• Target Audience: 一般
• Note (General): 九州工業大学博士学位論文 学位記番号：生工博甲第469号 学位授与年月日: 令和5年9月25日; 令和5年度
• DOI: 10.18997/0002000295; https://doi.org/10.18997/0002000295
• Persistent ID (NDL): info:ndljp/pid/13122732; https://dl.ndl.go.jp/pid/13122732
• Collection: 障害者向け資料
• Collection (Materials For Handicapped People:1): テキストデータ
• Collection (particular): 国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文; https://dl.ndl.go.jp/collections/A00014
• Acquisition Basis: 博士論文（自動収集）
• Date Accepted (W3CDTF): 2023-12-15T22:13:25+09:00
• Format (IMT): application/pdf
• Access Restrictions: 国立国会図書館内限定公開
• Service for the Digitized Contents Transmission Service: 図書館・個人送信対象外
• Availability of remote photoduplication service: 可
• Periodical Title (URI): https://doi.org/10.18997/0002000295; http://hdl.handle.net/10228/0002000295
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館デジタルコレクション; https://dl.ndl.go.jp

• Summary, etc.: In this thesis, we propose new methods to remind people to do their daily activities, calculate the estimated time and predict the best time to remind...

Table of Contents

第1章 Introduction|第2章 Related Works|第3章 Requirements Analysis|第4章 Reminder System Using Reinforcement Learning|第5章 Notifications for Forecasted Activity|第6章 Deploying Intelligent Technology in Healthcare Institution|第7章 Discussion and Future Work|第8章 Conclusion