| Project/Area Number |
04218213
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石田 好輝 京都大学, 工学部, 助手 (80159748)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堂園 浩 熊本大学, 工学部, 講師 (00217613)
荻野 勝哉 京都大学, 工学部, 講師 (60026292)
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| Project Period (FY) |
1992
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1992)
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| Budget Amount *help |
¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
Fiscal Year 1992: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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| Keywords | 並列分散処理 / 自律分散システム / 免疫ネットワーク / 診断 / 自己診断 / ニューラルネット |
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| Research Abstract |
免疫モデルとして従来からよく解析がなされている数量的なモデルでなく、個別に認識能力をもった要素の相互結合による分散認識モデルを提唱した。この免疫モデルは相互結合された認識機能を持ったユニットによる協同認識により、自己(正常)/非自己(故障)の識別が可能となることを示した。
ニューラルネットワークからの類推により、分散診断モデルの、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムと同様な学習型診断アルゴリズムを提案した。ニューラルネットで行われるようにリヤプノフ関数を用いて解の収束が言えるが、その収束の診断における意味も考察した。
またこの分散診断モデルおよびその学習アルゴリズムの応用として、
(1)診断を連想記憶における想起とみなして得られる新しい診断の概念である連想診断を提案した。連想診断では、診断の良い推量をキーとして与えそれにより正しい診断を「思い出す」。
(2)複雑なプロセスプラントの計装系におけるセンサー情報の自己診程のシステムの構成方法を開発した。
(3)免疫ネットワークモデルとして、センサ魅断問題を定式化し、セメントプロセスのセンサネットワークを構築した。次ぎに、そのセンサーネットに対し、各々のセンサが他のセンサ値と自らのセンサ値を比較し、自己を評価するという自律分散診断を行い、それがある種のエネルギ極小点が正しい診断であるようなアルゴリズムにより実現されることを証明した。
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