| 研究課題/領域番号 |
23K11248
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
巽 啓司 大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (30304017)
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| 研究分担者 |
尹 禮分 関西大学, 環境都市工学部, 教授 (10325326)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 機械学習 / 経験知置換 / 説明可能性 / インフラ設計 / クラスタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，大型構造物建設時の補強度合決定問題に着目．この構造物は，区間ごとに逐次建設され，各区間で観測される多数の項目値 (観測ベクトル)・自然状況をもとに，熟練者により補強度合決定が行われる．その手順を，説明可能な複数の識別器から構成される総合識別器に置き換える機械学習法を提案する．入出力の単調性などの要件を満たしつつ，サポートベクトルマシンや再帰型ネットワークを基本的な識別器として使用．各区間入力が，その自然状況により特徴づけられると仮定し，自然状況時系列データの全体集合をデータ分割し，各分割データごとの識別により，汎化性の高い総合識別器を探索するボトムアップ型の識別器構成法を開発する．
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