著者

松永 聖平 大松 繁 小坂 利壽

出版者

一般社団法人 システム制御情報学会

雑誌

システム制御情報学会 研究発表講演会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.6, pp.207, 2006

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本研究は日本銀行券の真偽の識別を、より正確に、そして、より高速に行うことを目的としている。真札(本物の日本銀行券)と偽札を比較した場合、偽札は真札の細部まで真似ることはできていない。よって、特定の箇所の特徴量をフーリエ変換やウェーブレット変換で抽出し、比較することで識別する手法を提案する。

著者

大松 繁

出版者

公益社団法人 計測自動制御学会

雑誌

計測と制御 (ISSN:04534662)

巻号頁・発行日

vol.45, no.4, pp.347-352, 2006-04-10 (Released:2009-11-26)

参考文献数

13

著者

小熊 尚太 大松 繁 大野 修一 岩崎 和宏

出版者

一般社団法人 システム制御情報学会

雑誌

システム制御情報学会論文誌 (ISSN:13425668)

巻号頁・発行日

vol.35, no.4, pp.84-92, 2022-04-15 (Released:2022-07-15)

参考文献数

12

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Since unexpected machine failures are huge losses for users, maintenance activities are essential. If the failures can be predicted in advance using a supervised learning, the machines can be maintained before they break down and some failures can be prevented. However, although a large number of failure data are required to predict failures using a supervised learning, failures rarely occur in the actual field. In this study, we propose to detect the failure of a hydraulic excavator using an autoencoder, which is an unsupervised learning. By using the autoencoder to model normal state data, the failure can be predicted in advance. This paper shows the results of evaluating failure predictions using the LSTM (Long Short-Term Memory) autoencoder model for actual failure of hydraulic excavators.

著者

池本 良 大松 繁

出版者

一般社団法人 システム制御情報学会

雑誌

システム制御情報学会 研究発表講演会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2, pp.254, 2002

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The utility of neural network based on the back propagation is reported. But it is difficult to analyze neural network based on the back propagation. In this paper, we propose a neural network based on the Learning Vector Quantization and discriminate between new and old bills from the acostic feature. A simulation shows the utility of the proposal way.

著者

上武 英朗 柳本 豪一 吉岡 理文 大松 繁

出版者

一般社団法人 システム制御情報学会

雑誌

システム制御情報学会 研究発表講演会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.10, pp.119, 2010

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現在,ソーシャルブックマークサービスが普及している.ソーシャルブックマークとは,ネット上で公開・共有されるWebページのブックマークであり,ユーザが有益な情報が得られる情報源として期待されている.本研究では,ソーシャルブックマークデータ(Webページ,ユーザ,タグ)をテンソルとして表現し,このテンソルを分解することでクラスタリングを行う.分解手法としてCP分解,Tucker分解を用いる.またクラスタリング結果から他手法との分類精度の比較を行う.

著者

古本 奈奈代 正満 敏雄 大松 繁 岡久 俊郎

出版者

一般社団法人 システム制御情報学会

雑誌

システム制御情報学会論文誌 (ISSN:13425668)

巻号頁・発行日

vol.5, no.2, pp.80-82, 1992-02-15

参考文献数

5

被引用文献数

1

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生活環境政策を計画立案するときは, 住民のニーズを反映させるため, アンケートを行うことがよくある.アンケート項目間の内容は, 物理データと違って複雑に関連し合っているが, それを具体的にどのように扱うかについては充分な検討がなされていない面があった.そのため, ここではまず, デマーテル手法を適用して専門家などの意見を参考に, 項目間の階層的な繋がりや関連度を調べてその構造を分析し, つぎに, それらをもとに, 実質的なニーズを求めることを考えた。これによって, 環境政策をたてる際の無駄な投資は避けられるのではないかという見通しをたてた.また, ここで提案した手法は, 計画立案に当り, コンピュータとの対話型支援システムとして役立てることができると思われる.

著者

竹田 史章 大松 繁 井上 卓 尾波 宰三 小西 健一

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.112, no.4, pp.249-258, 1992-04-20 (Released:2008-12-19)

参考文献数

10

被引用文献数

1 1

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In conventional bill money recognition machines, we develop the recognition algorithm according to the transaction speed and diffierence of various specifications. However, development of the algorithm for the recognition has been based on the trial and error method. Many researchers have reported that neural networks are suitable for pattern recognition because of the ability of selforganization, parallel processing, and generalization. In this paper, we present a new bill money recognition method with neural network and show the effectiveness of the present algorithm compared with the conventional method by discrimination functions. Furthermore, we transform bill money data by FFT into frequency domain to reduce influence of the noise due to conveyed fluctuation. Then we adopt these Fourier coefficients or its amplitudes as input of the neural network. We show that the ability of recognition can be evaluated in detail by introducing a new measure of reliability.

著者

姜 東植 大松 繁 吉岡 理文 小坂 利寿

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電気学会論文誌. C (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.118, no.12, pp.1706-1711, 1998

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In this paper, we propose a neuro-classification method of the new and used bills using time-series acoustic data. The technique used here is based on an extension of an adaptive digital filter (ADF) by Widrow and the error back-propagation method. Two-stage ADFs are used to detect the desired acoustic data of bill from noisy input data. In the first stage, superfluous signals are eliminated from input signals and in the next stage, only the desired acoustic data is detected from output signal of the two-stage ADFs. The output signal of two-stage ADFs is transformed into spectral data to produce an input pattern to a neural network (NN). The NN is used to discriminate the new and used bills. It is shown that the experimental result using two-stage ADFs is better than that obtained by using original observation data.

著者

大松 繁

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電氣學會雜誌 (ISSN:00202878)

巻号頁・発行日

vol.112, no.7, pp.503-506, 1992-07-20 (Released:2008-04-17)

参考文献数

4