2010 Fiscal Year Annual Research Report
競合連想ネットの統計学的学習法による性能向上と工学への応用
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21500217
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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, 大学院・工学研究院, 教授 (40178124)
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| Keywords | 競合連想ネット / 統計的学習 / 制御 / 音声処理 / 距離画像処理 |
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| Research Abstract |
競合連想ネットに統計学的学習法を適用して性能を向上させ,その工学的応用について検討することを目的とする.本年度は次の課題(1)～(4)について,ほぼ計画通り,以下に示す成果を得ることができた
(1)競合連想ネットの統計学的学習法の構築とその解析:バギング法とベイズ法を統合することにより性能向上できる場合を検討し,バグ数が非常に大きい時(5000以上)に性能向上が期待できることを示すことができた.またバグブースティングの一手法を開発して検討し、その性質を明らかにした
(2)非線形時変プラント(シリコンウエハ洗浄液温)の制御への応用:シリコンウエハ洗浄液の温度制御で得られた成果をもとに,非線形プラントとして,ロープ長や荷重が変動するクレーンの制御にも適用して,手法の汎用性や有効性を示すことができた
(3)音声時系列の区分的線形モデルによる解析と認識への応用:競合連想ネットのバギング学習結果を用いる手法とベイズ予測法を融合した多段認識法を構築し,その性質を検討した
(4)競合連想ネットにより複数の距離画像から区分的平面を抽出し各距離画像を順次位置合わせするとともに,位置合わせの累積誤差を小さくする手法の性能評価を行うとともに,より汎用性の高い手法の開発を試みた
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