研究課題
基盤研究(C)
関数の区分的線形近似を行うことのできる競合連想ネットの区分的線形近似能力と計学的学習法の理論解析と性能向上を,次の4つの工学応用課題において検討した.すなわち,(1) 区分的線形近似と統計的学習法の理論的解析と性能向上,(2) 非線形プ ラ ン ト の ロ バス ト 制御へ の 応用,(3) 音声話者認識への応用,(4) 距離画像処理への応用,について検討した.本研究により,区分的線形近似能力と統計学的学習法であるバギング法の有用性についてより詳細に理論解析を行うことができたとともに,その解析に基づく新しい手法の開発と有用性の検討および性能向上を行うことができた.
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日本ロボット学会誌
巻: 31 号: 6 ページ: 624-627
10.7210/jrsj.31.624
10031183149
http://kurolab2.cntl.kyutech.ac.jp/studies/achievement.html