| 研究課題/領域番号 |
19H02163
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
小西 克巳 法政大学, 情報科学部, 教授 (20339138)
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| 研究分担者 |
澤田 賢治 電気通信大学, i－パワードエネルギー・システム研究センター, 准教授 (80550946)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2019年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | スパースモデリング / 圧縮センシング / スパース最適化 / 制御系設計 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、計測および制御対象から僅かな情報量のセンシングデータしか取得できない場合でも、十分な情報量が得られた場合と同じ精度のセンシングデータの再構成を可能とするスパースセンシング手法を制御系設計手法に展開する。「どの程度の情報量のセンシングデータが得られれば、どの程度のモデリング性能および制御性能が達成可能か？」という学術的問いに答えるための数理基盤を確立し、これに基づくスパースセンシング制御の体系化を目的とする。具体的には、数理モデルを確率密度関数として与え、これに基づく再構成されたデータの確からしさを与える手法を導出し、これらの再構成データと数理モデルに基づく制御系設計手法を確立する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、計測および制御対象から僅かな情報量のセンシングデータしか取得できない場合、これらのサンプリングデータを用いて制御系を設計する手法を導出した。具体的には、観測データが線形でない低次元部分空間に属する場合のスパースセンシング手法の導出、導出された手法を用いた予測制御手法の導出、および、高速計算手法を導出した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、入出力データの全てが既知でない場合、部分的に欠損がある場合、不等間隔サンプリングデータである場合でも、入出力データを修復し再構成することで、制御形設計が可能となった。線形システムだけでなく、非線形システムにも対応した。システム生物学分野や、医療応用分野では、不等間隔サンプリングデータしか得られないことが多い。本研究により、これらの分野における数学モデルの構築や制御手法の導出などが可能となり、社会的意義は大きい。
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