研究概要 |
本年度は次の4つの課題についての計画に対し、以下の実績を得た。 (1)区分的線形近似と統計的学習法の理論的解析と性能向上:[計画]競合連想ネット(CAN2)を用いたバギング予測分布の高次モーメント(尖度と歪度)を用いて予測性能の評価に利用する手法をより詳細に検討し、より複雑なバグブースティング等への応用も試みる。[実績]バギング予測分布の尖度と歪度をカオス時系列予測に用いてモデル選択を行う手法を提案しその有効性を示した(S.Kurogi, K.Ono, T.Nishida;小野, 黒木, 西田)。 (2)非線形プラントのロバスト制御への応用:[計画]非線形かつパラメータが変動する制御系を複数の競合連想ネットを用いて制御する手法にバギング法を用いて性能向上が行えることの理論解析を行い、公表する。[実績]複数のバギングCAN2を用いて多目的ロバスト制御とその性能向上が行えることを示した (W.Huang, S.Kurogi, T.Nishida) (3)音声話者認識への応用:CAN2とギブス分布に基づく拡張ベイズ推定をテキスト指定形話者認識に応用する手法の解析を行い公表する。[実績]当該手法の解析を行いその有効性を示した(S.Kurogi, T.Ueki, Y.Mizobe;溝部, 植木, 黒木;植木, 溝部, 西田) (4)距離画像処理への応用:[計画]対応関係が不明な3次元点集合(距離画像)の回転行列の推定法と区分的線形近似法および統計的手法を距離画像復元およびSLAMに適用する。[実績]当該推定法を公表し(西田, 黒木, 2013)、CAN2とLOOCVを用いて距離画像を用いるSLAMの性能向上を行う手法を提案した(平山, 黒木)
|