著者
佐藤 佳代 吉川 暢宏 楊 元稙 中埜 良昭
出版者
日本計算工学会
雑誌
日本計算工学会論文集 (ISSN:13478826)
巻号頁・発行日
vol.1999, pp.19990025-19990025, 1999 (Released:2004-11-11)
参考文献数
10

A new learning algorithm named whole learning algorithm is proposed for the feedforward neural network. Strictly speaking, the learning of the feedforward neural network is a kind of multi-objective optimization problem to minimize the errors of outputs for all the learning data sets with respect to the amount of weight modification. All the learning data sets are simultaneously taken into account to constitute the governing equation of the weight modification, which is formulated as linear simultaneous equations with rectangular matrix of coefficients in the proposed algorithm. The solution of the equation is determined by means of the Moore-Penrose generalized inverse to deal with the rectangular matrix. The efficiency of the proposed algorithm is demonstrated through the problem to learn the nolinear behavior described by the Ramberg-Osgood model. The applicability of the proposed algorithm is investigated in problem to learn the earthquake response of RC members.
著者
佐藤 慈 青木 幹太 井上 友子 佐藤 佳代 進藤 環 星野 浩司
出版者
一般社団法人 日本デザイン学会
雑誌
日本デザイン学会研究発表大会概要集
巻号頁・発行日
vol.66, 2019

<p>福岡県の伝統的工芸品である博多人形の振興および地域の活性化を目的として、九州産業大学芸術学部、博多人形商工業協同組合、福岡市の産学官連携により、福岡の企業10社をイメージしたオリジナル博多人形「ハカタオフク」が制作された。「ハカタオフク」は、2018年11月にマリンメッセ福岡で開催された「KOUGEI EXPO IN FUKUOKA」で初公開され、その後も福岡市内の施設(はかた伝統工芸館、福岡市美術館、イムズ)において展示された。これらの展示に併せて、「ハカタオフク」のPRと人気投票を行うためのデジタルサイネージが開発された。このデジタルサイネージでは、AIとセンサーデバイスを活用することにより、効果的な情報提供および効率的な情報収集を目指した。本研究では、「ハカタオフク」のために開発されたデジタルサイネージの概要とその成果について報告する。</p>