| 研究概要 |
農林水産省の主要な出先での聞り取り調査及び西日本を中心とした溜池に関する総合的なアンケ-ト調査に基づき老朽溜池改修に関する調査項目,老朽化現象,その原因,対策に対する統合化デ-タベ-ス構築を既存のデ-タベ-ス言語dBXLを用いて行ない,論理型AI言語Arity prologを用いて知識ベ-スとル-ルフレ-ムの改良を行い,従来型エキスパ-トシステム(ES)の充実(特に高速検策と知識ベ-スの補充)を計った。
一方,エンジニアリングロ-クステ-ション(EWS)においてESにおける知識表現を表わす関係意味ネットワ-クをフィ-ドフォ-ド型階層型ニュ-ラル・ネットワ-クに置き換え,高速FORTRAN.77拡張型コンパイラを用いて以下の4種のアルゴリズムにより目的とするNESのプロトタイプを構築することが出来た。
1)通常のランメWハ-ト型パラレルディストリビュ-テッドプロセッシング(PDP)に最急降下法,共役勾配法を適用するバックプロパゲ-ション法(BP)を用いる学習アルゴリズム
2)POP,BPの学習時の誤差収束性の悪化,学習時間の増大化などをユ-ザインタフェ-スの観点から軽減するための学習パタ-ンを分別する方法
3)PDP,BPの欠点を本質的に改良するための新たな拡張カルマンフィルタ法逆解析(KNT)を応用する方法
4)3)は誤差収束性を高める目的に対して,学習時間の改良を試みる手法として加速項付拡張カルマンフィルタ逆解析(KHNT)を応用する。
なお,学習パタ-ン(入出力エキスパ-トデ-タ)は先に構築したES用統合化デ-タベ-スおよびル-ルベ-スを用いることができる。
更なるデ-タベ-スの充実及び,溜池にとって重要な構造物判定要素である浸透安定解析のシミュレ-ション結果とES及びEWSとのインタフェ-スを検討中である。
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