| 研究概要 |
観測データ数が増加すると全入力空間においてデータの存在する分割空間の割合が増加するので,モデリングが可能な入力空間が増加し応答率が向上する.さらに雑音の影響を軽減できるので推定精度が向上するが,その一方でメモリ容量と処理時間が増加してしまう.また,量子化幅を広くするほど,データの存在する分割空間の数が減少するので応答率が向上し,さらに観測雑音の影響が量子化雑音に吸収されるため,観測雑音に対するロバスト性が高くなるが,量子化誤差そのものにより推定精度が落ちてしまう.そこで,従来法では対応できない入力空間を共有する複合システムを対象として,観測データ数,.信号雑音比,量子化幅の3つの設定係数を変化させた場合,応答率,推定精度にどのような影響を与えるかを評価した,その結果,太線化処理での設定係数をデータ分布密度に応じて適切に設定すれば,応答率と推定精度をある程度両立できることがわかった.また,従来法では出力に雑音が重畳する場合しか対応できないのに対し,提案法では観測信号のみならず入力に雑音が重畳する場合にも対応できることを確認した.この性質を利用して,3次元空間上の雑音を含んだ2次元時系列データ群を融合し3次元空間データを再構成する方法を検討した.具体的には,計測データは全方向で誤差を持つため,同一の曲面であるにもかかわらず,複数の計測データ間に位置ずれが生じるので,離散データ点の間を高精度に補間することでその量を高精度に推定した
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