| 研究概要 |
1. 事例ベースの再構成
プラントの動特性の時間変化が大きい場合にも対応できるように,事例ベースの内容を時間更新する方法を開発した.その際,信号の非定常性の強さを判断する基準としてウエーブレット変換係数を利用する方法を試みた.そして,非定常性が強い場合はデータベースに蓄えるデータ数を減らすことで追随精度を向上させ,逆に非定常性が強い場合はデータベースに蓄えるデータ数を増やすことで推定精度の向上を計ることができた.ついで,信号データの挿入と削除を効率よく行うことのできるデータベースのデータ構造を検討した上で,信号の非定常性・非線形性の強さと,データベースに記憶させる最適なデータ数との関係を明らかにした.その結果,k次元トライがk次元木に比べ効率がよいことが計算機シミュレーションにより明らかになった.
2. 制御性能の理論的解析
事例ベースが生成する制御器の数学モデルを解析することにより,生成される制御ルールの数理的構造について検討した.その解析結果に基づき,いかなる制御対象に対してどの程度の性能が得られるかを理論的に解析した.
3. 信号処理・制御問題への応用
音声の非線形予測問題,飛行機の自動制御着陸問題,アレイアンテナによる到来波方向推定問題に適用し,従来法より精度よく推定できることを明らかにした.また,質問点が時間とともにゆっくり変化する場合は,一次点前の検索結果を利用することで,処理時間をさらに向上させることができた.
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