研究課題
基盤研究(C)
ダイナミクスを有するシステムに対する適応・学習制御手法として，四元数代数表現に基づいて高次元化されたニューラルネットワークを用いて制御系を設計する手法を確立し，その特性を明らかにすることを目的に，四元数ニューラルネットワークの構造と学習法，サーボレベルの四元数ニューラルネットワーク制御系の設計法と安定解析を提案し，実問題への応用としてロボットマニピュレータや非線形システムの制御を行って実現性と有用性を明らかにした．
制御工学
高次元ニューラルネットワークの一つである四元数ニューラルネットワークの特徴と能力を明らかにし，システムの制御への可能性を解明した成果は，人工ニューラルネットワークの研究において深層学習と並び注目されている高次元化に関する新たな知見として学術的意義があるとともに，計算知能の応用領域の拡大や制御工学分野における適応・学習制御手法の拡充に貢献することから，工業的有用性の点からも意義を有している．
