熱流動現象の制御に特化したニューラルネットワークの内部構造に関する研究
| Project/Area Number |
08875043
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Thermal engineering
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鈴木 雄二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 講師 (80222066)
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| Project Period (FY) |
1996
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1996)
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| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 1996: ¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
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| Keywords | 熱流動現象の制御 / ニューラルネットワーク / 内部構造 / 教師つき学習 |
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| Research Abstract |
ニューラルネットワークを用いた最適制御手法として,システム・ニューラルネットワークとニューラルネットワーク・コントローラーを用いた制御系の定式化を行なった.システム・ニューラルネットワークは,制御対象とする系の動特性を学習するネットワークであり,ニューラルネットワーク・コントローラーは状態量フィードバックの形式で,最適な制御力を陽的に与えるものである.
システム・ニューラルネットワークについては,制御対象とする系の支配方程式の差分形式を内部構造に取り込む手法を提案した.また,本手法を線形,非線形の質点系,熱伝導問題に適用し,汎化能力を飛躍的に高めることができることを明らかにした.
また,ニューラルネットワーク・コントローラーと組み合わせた制御システムを,熱伝導方程式およびバーガーズ方程式に適用し,それぞれリカッチ方程式の解,最適制御の数値解とほぼ一致する結果が得られることを示した.また,最急降下法,共役勾配法,谷探索法,焼き鈍し法など,種々の教師付き学習法について系統的に調べ,焼き鈍し法がもっともロバストであることを確認した.さらに,ニューラルネットワーク・コントローラーについて汎化能力の獲得が難しいことを明らかにし,今後ニューラルネットワーク・コントローラーについても内部構造を設計する指針が必要であることを示した.
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)
