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本研究では、近年発展が著しい深層学習（Deep Learning）の諸技術をデータ駆動型制御系設計法に適用し、その実用性と汎用性の向上を目的として、最新のニューラルネットワーク構造を用いた制御器とそのデータ駆動型調整法を開発した。また、深層強化学習の応用によって、参照モデルの設定を不要とするデータ駆動型制御系設計法の開発を行うとともに、その際に必要となる制御性能評価の過程を高速化するための応答予測法を開発した。さらに、制御技術者の制御特性評価を代替するニューラルネットワークによる評価モデルの構築方法を提案した。
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