| 研究課題/領域番号 |
03650349
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
計測・制御工学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
片井 修 京都大学, 工学部, 助教授 (50089124)
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| 研究期間 (年度) |
1991 – 1993
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| 研究課題ステータス |
完了 (1993年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
1993年度: 300千円 (直接経費: 300千円)
1992年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
1991年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
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| キーワード | ファジィ推論 / 制約指向問題解決 / ファジィ制御 / 記号処理 / ニューラルネット / 遺伝的アルゴリズム / 機械学習 / 自律分散システム / 制約充足問題 / 自己組織化 / 自律移動ロボット / ファジイ集合 / ファジイ推論 / 制約指向 / 信号処理 / ファジィ集合 / オブジェクト指向 / 制約論理プログラミング |
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| 研究概要 |
本研究の成果は以下のようにまとめられる。(1)制約指向型の立場から、区間制約の集合組織体としての新たなファジィ集合概念とそれに基づいたファジィ推論法の定式化を与えた。(2)区間制約をベースとすることによって、本ファジィ推論が硬い二値論理をベースにした記号処理推論と厳密な形で融合して問題解決に適用可能であることを明らかにした。(3)融合推論法を外界に関する不完全な情報下でのセンサ情報処理、画像理解・解釈に活用する方法を明らかにした。(4)融合推論法の不完全情報下でのロボットなどの計画立案とその実行ならびに計画更新問題への適用法を与えた。(5)融合推論法の制御問題への適用法を明かにし、台車と振子という二要素複合系に本手法の特色(制約指向)を活かした制御が実現可能であることを示した。(6)本推論法をシステマティックに活用するために制約論理プログラミング言語CLP(R)をベースとした環境を実現した。(7)単一あるいは二つの事例からファジィ推論ルールを学習獲得する方法を確立した。(8)学習獲得されたルール群を有機的に組織化し、洗練するための相互結合型ニューラルネットワークを導入し、制御問題などに適用し、その有効性を明らかにした。(9)生物進化メカニズムの計算機模擬による遺伝的アルゴリズムを導入し、本ファジィルールシステムの自己組織的な学習法を導入するとともに、上記学習・洗練化手法と融合することによって、統合的な自律学習法を構築した。(10)本学習法を制御ルールシステムの構築に適用する方法を明かにするとともに、それを倒立振子制御の学習に適用し、その有効性を明らかにした。(11)本自律学習型ファジィ推論システムを、外界に関する情報が不完全な下での自律移動ロボットの計画・制御問題に適用し、その有効性を明らかにした。
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