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2016 年度 研究成果報告書

統計的データ解析に基づく制御理論の構築

研究課題

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研究課題/領域番号 25420437
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 制御・システム工学
研究機関京都大学

研究代表者

藤本 健治  京都大学, 工学研究科, 教授 (10293903)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2017-03-31
キーワードControl theory / System identification / Statistical learning / Nonlinear control
研究成果の概要

本研究では、統計的学習アルゴリズムを制御工学の問題に適用し、大別して三つの新しい成果を得た。第一に変分ベイズ法を用いた制御系のシステム同定手法を得た。第二に相互情報量を用いたシステム同定のための制御入力の設計法を与えた。第三にガウス過程回帰と呼ばれる非線形関数近似器を用いて非線形系の制御系設計手法を与えた。制御工学においては、制御対象の数理モデルに基づいて設計が行われるが、精密な数理モデルの獲得は容易ではない。本研究では、統計的データ解析のツールを援用することでこれまでにない制御系設計の一連のアルゴリズムを導いた。

自由記述の分野

Control theory

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公開日: 2018-03-22  

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