2021 Fiscal Year Final Research Report
An Establishment of On-line Learning Method of Conditional Probability Density Function and Its Design Method
Project/Area Number |
19K04450
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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Research Institution | Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute |
Principal Investigator |
Kaneda Yasuaki 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター, 開発本部情報システム技術部通信技術グループ, 上席研究員 (20463010)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 条件付き密度推定 / ノンパラメトリックモデル / ベイズ推定 |
Outline of Final Research Achievements |
Recently, probabilistic modeling methods, in which systems are represented by conditional probability density functions, are widely noticed. In fields of probabilistic modeling, previous studies proposed modeling methods for multi output systems or non-Gaussian distributions, online learning methods, and methods with a little data. However, these methods are studied individually. In this research, we develop an online probabilistic modeling method for multi output systems without a prior information of probability distributions. A proposed method assumes that a probabilistic model can be written as a weighted average of kernel function. We estimate unknown parameters and derive a conditional probability density function of the model by Bayesian inference. Numerical simulations demonstrated effectiveness of the proposed method.
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Free Research Field |
制御工学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
制御システムを条件付き確率密度関数でモデル化する際、これまではガウス過程回帰やt過程回帰など、パラメトリック分布を仮定した方法がしばしば利用されていた。しかしながら、提案法により、パラメトリック分布を仮定することなく、任意の分布形状の条件付き確率密度関数を求めることができる。このように、条件付き確率密度関数によるモデル化において、統一的な方法を提示した点に学術的な意義がある。また、オンライン学習への拡張が容易であり、学術的な発展性を含んだ成果となっている。
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