著者

市橋 秀友 渡辺 俊彦

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本ファジィ学会誌 (ISSN:0915647X)

巻号頁・発行日

vol.2, no.3, pp.429-437, 1990-08-15

被引用文献数

91

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学習型のファジィ制御の一つとして簡略推論を用いた, 最急降下法と逐次学習に基づく制御方式について述べる.これは非線形な逆ダイナミックスモデル(逆系)をファジィモデルとして逐次的に同定することによって出力(制御入力)を理想出力に近づけようとするものである.簡略化によってファジィ推論の数式モデルが多重線形関数で表されることから排他的論理和などのパリティビットの学習や2次, 3次の高次関数の逐次学習にも有効であることを示す.また学習アルゴリズムの収束性を示すとともにファジィパーティションの段階的な細分化を用いた学習則を提案する.これは区分的な多重線形関数で非線形関数を近似する学習方法であり, 区分的な2次, 3次の高次関数で近似することもできる.学習型のファジィ制御の一例としてロボットマニピュレータの制御を取り上げ, ニューラルネットワークモデルを用いる場合とのシミュレーションによる比較結果を報告する.

著者

本多 克宏 松井 智宏 野津 亮 市橋 秀友

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第25回ファジィ システム シンポジウム

巻号頁・発行日

pp.147, 2009 (Released:2009-12-15)

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テキスト文書の分類は電子メール自動選別や特許検索などの基盤技術として重要である.本研究では,ファジィ主成分分析に基づくロバストなk-Means法により,ノイズとみなされる文書の影響を除去しながら,関連性の強い文書からなる文書クラスターを抽出する.頻出単語のtf-idf値に基づくテキスト文書の数値化の後,ファジィ主成分分析の応用により文書間の結合行列を作成し,各文書の重要度(ノイズではない度合い)を考慮しながら行列の並べ替えを行うことで,クラスター構造を視覚的にとらえる.

著者

市橋 秀友 本多 克宏 荒木 昭一

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

ファジィシステムシンポジウム講演論文集 (ISSN:18820212)

巻号頁・発行日

vol.20, pp.372-377, 2004-06-02

著者

野津 亮 市橋 秀友 本多 克宏

出版者

横断型基幹科学技術研究団体連合(横幹連合)

雑誌

横幹連合コンファレンス予稿集 第1回横幹連合コンファレンス

巻号頁・発行日

pp.184, 2005 (Released:2006-06-27)

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本研究は認知モデルを構築し,精神的なケアやカウンセリング,日常的なコミュニケーションを援助することを目標とするものである.認知的均衡理論をグラフ理論を用いて3項関係から多項関係に拡張し,そのバランスについて論じ,精神分析的アプローチにおける抑圧などの心的防衛機制を概念グラフ構造の変化として捉えることを検討する.

著者

市橋 秀友 本多 克宏 野津 亮

出版者

大阪経済法科大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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クラスタリングとパラメータ最適化による簡便な識別器であるファジィc-平均識別器(FCMC)の識別時間(テスト時間)と訓練時間(事前計算時間)の大幅な改善手法を開発した.そして,FCMCの訓練時間を高性能なサポートベクターマシンとして知られているLibSVMと比較した.四つのパラメータのうちの二つを自動最適化する.LibSVMのパラメータ数は2である.改良されたFCMCではLibSVMと同等の識別精度が得られ,100万件以上の大量データでの訓練時間は,LibSVMに比べて100倍から1000倍の高速化を実現した.

著者

野津 亮 山本 優 本多 克宏 市橋 秀友

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.22, no.2, pp.154-164, 2010-04-15 (Released:2010-07-02)

参考文献数

15

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本研究は,複雑な人間関係によって構成される社会構造を理解する手がかりを得る為に,認知的経済性をエージェントに実装したマルチエージェントシステムを提案する.このシステムでは対人関係のメカニズムに関する理論として,Heiderの認知的均衡理論(バランス理論)とその数学的拡張としてCartwrightとHararyによって提唱された構造的均衡理論を認知的経済性の論理的な基礎としている.これらの理論では,概念間の関係性を肯定的関係である「+」と否定的関係である「-」に定義し,その関係によって作られたサイクル上の各関係性の積の符号によって認知的均衡状態を判断する.人間は認知的均衡化に向かうように認識を改めるとされる.このモデルにより,エージェント同士のコミュニケーションに様々な条件を付与しつつ,情報が伝達されていく仮想社会をシミュレートしたり,グループ構造やストレス構造がいかに形成されるかについても検討することが可能となる.本論文では複雑化するコミュニケーションネットワークが人間関係や認識にどのような影響を与えるのかを調査することを目的としている.エージェントモデルを定義し,ネットワークやコミュニケーションパターンの違いが持つ意味について検討する.共通の認知構造を持ちやすい,あるいは持ちにくいネットワークやエージェントについていくつかの知見を得た.たとえば,一般的にはグローバルなコミュニケーションが共通認識を持つために必要なように思われるが,それよりも個々のエージェントが選り好みしないことが遙かに重要であることなどが,今回の実験では明らかになった.