| 研究課題/領域番号 |
22300079
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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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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
森田 昌彦 筑波大学, システム情報系, 教授 (00222349)
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| 研究分担者 |
田中 文英 筑波大学, システム情報系, 准教授 (50512787)
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| 連携研究者 |
長谷川 泰久 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70303675)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2013年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2012年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2011年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2010年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 関数近似 / 筋電位 / 強化学習 / 選択的不感化ニューラルネット / 筋電位信号 / 教育支援 / 機械学習 / パターン認識 |
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| 研究概要 |
研究代表者らが開発した選択的不感化ニューラルネット（SDNN）は，既存の関数近似手法にはない優れた性質をもつ．このSDNNに関する研究と，それを人間の支援等に応用するための研究を行った．その結果，SDNNの能力に対する理解が深まると共に，これを筋電インタフェースの開発やロボットの強化学習に応用することによって，これまでにない性能を実現することができた．また，これらの成果を社会に役立てるために，子どもの教育やコミュニケーション支援の研究を並行して進め，ロボットやインタフェース技術の導入の有効性を明らかにした．
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