| 研究概要 |
本年度の研究目的と研究実施計画に基づき以下の研究実績をあげることができた.
1.競合連想ネットの逐次的学習アルゴリズムを構築し,ワークステーションでシミュレーションを行うことによりその有効性を確認した.
(1)競合連想ネットを制御へ応用する場合の学習アルゴリズムと理論を構築して解析するとともに,シミュレーションにより,その性能を確認した.この成果は研究発表雑誌論文「複数モデルの学習と切り替えを行う競合連想ネットを用いる適応制御」に発表した.
(2)競合連想ネットの逐次的学習アルゴリズムの性能評価を降水量推定に応用して行った.この成果は研究発表雑誌論文「競合連想ネットによる降水量推定」で発表する予定である.
(3)競合ネットのための再初期化法をより詳しく検討し,ベクトル量子化ネットの学習アルゴリズムに組み込み,理論とシミュレーションによりその有効性を確かめた.この成果は研究発表雑誌論文「Competitive learning using gradient and reinitialization methods for adaptive vector quantization」に発表した.
2.提案手法をシリコンウエハの洗浄システム(RCA洗浄システム)の温度制御に応用する研究を行った.
(1)実用化するための準備として計算機シミュレーションによる動作確認を行った.この成果は研究発表雑誌論文「A simplified competitive associative net and a model-switching predictive controller for temperature control of chemical solutions」で発表した.
(2)実際のRCA洗浄システムでの実験は危険が伴うと同時に,環境温度や動作条件を同一にすることが難しく,再現性のある制御性能結果を得ることが難しい.そこで現在,洗浄システムを計算機で模擬するプラントシミュレータを開発中である.現在は,プラントシミュレータの性能評価段階に入っているが,この成果は未発表である.
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