2002 Fiscal Year Annual Research Report
競合連想ネットの逐次的学習方法の構成と制御への応用
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12680389
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
黒木 秀一 九州工業大学, 工学部, 助教授 (40178124)
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| Keywords | 競合連想ニューラルネット / 競合学習 / 連想記憶 / 温度制御 / シリコンウエハ / RCA洗浄システム |
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| Research Abstract |
本年度は本研究のまとめの年度であり,当初の研究目的は以下のように達成された.
1.効率的な逐次的学習方法の構成と解析
競合連想ネットワークを構成するユニット数が非常に多いときの最適性の条件として,漸近最竈条件を導出すことに成功し,逐次的学習方法の構築とその性能評価を行った.従来のBPN(Back-Propagation net), RBFN(Radial Basis Function Net), SVR(Support Vector Regression)と比較し,この学習法の関数近似性能の高さを示すことができた.この結果は,研究発表雑誌論文「Asymptotic optimality of competitive associative nets for their learning in function approximation」,および「競合連想ネットの漸近最適性と非線形関数の逐次学習への応用」にまとめ,発表した.
2.モデル切り替え型適応制御への応用
上記の漸近最適性をより簡素化・高速化した漸近最小化条件を導出し,シリコンウエハの洗浄液(RCA洗浄液)の温度制御に応用した.実際のRCA洗浄システムでの実験は危険が伴うと同時に,環境温度や動作条件を同一にすることが難しく,再現性のある制御性能結果を得ることが難しい.そこで洗浄システムを計算機で模擬するプラントシミュレータを昨年度までに関発し,それを用いた性能評価も行った,この結果を研究発表雑誌論文「Asymptotic minimization of the approximation error of competitive associative nets and its application to temperature control of RCA cleaning solutions」にまとめ,発表した.
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[Publications] Shuichi Kurogi: "Asymptotic optimality of competitive associative nets for their learning in function approximation"Proceedings of International on Neural Information Processing. 507-511 (2002)
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[Publications] Shuichi Kurogi: "Asymptotic minimization of the Approximation error of competitive associative nets and its application to temperature control of RCA cleaning solutions"Proceedings of International Conference on Neural Information Processing. 1900-1904 (2002)
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[Publications] 黒木秀一: "競合連想ネットの漸近最適性と非線形関数の逐次学習への応用"電子情報通信学会論文誌. J86-D-II・2. 184-194 (2003)
