研究課題
基盤研究(C)
関数の区分的線形近似を行うことのできる競合連想ネットに統計学的学習法を適用して性能向上を行い、工学応用における有効性を示した。具体的には、(1)競合連想ネットの統計学的学習法の構築とその解析、(2)非線形時変プラントの制御への応用、(3)音声時系列の区分的線形モデルによる解析と認識への応用、(4)移動ロボットのための距離画像処理への応用、を行い、本研究で開発した手法が、様々の変動するパラメータをもつ応用例においてロバスト性、汎用性、有用性をもつことを示した。
すべて 2011 2010 2009 その他
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (10件) 備考 (1件)
Performance
巻: 12巻 ページ: 46-51
日本神経回路学会誌
巻: 16巻 ページ: 81-92
http://kurolab2.cntl.kyutech.ac.jp/