| 研究概要 |
平成13年度は線形特性を有する非線形ブラックボックスモデルとその学習アルゴリズム及び非線形システムの制御への応用に関する研究を行った。
1.線形特性を有する非線形モデルに関する研究
(1)多層ニューラルネットワークをベースにした非線形モデルに,線形ARXモデル構造を導入することにより,パラメータが部分的に有用な解釈を持ち,システム解析に利用しやすい学習ネットワークを開発した。
(2)更に上記の技術に基づいて制御設計に利用しやすい、入力変数に関して線形である非線形予測モデルを開発した。
2.学習アルゴリズムに関する研究
解釈の可能なモデルパラメータと解釈の困難なモデルパラメータに対応して2重学習ループを持つ階層型学習アルゴリズムを開発した。
3.非線形システムの制御に関する研究
(1)上記の学習ネットワークと学習方式を活用し,線形理論の枠内で実現可能な非線形システムの制御手法を開発し,その有効性を確認した。
(2)Minimax学習や高次微分の利用などで制御システムのロバスト性を向上する手法を検討した。
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