著者

幸田 憲明 松井 伸之

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28回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.43-46, 2012 (Released:2013-07-25)

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連続値を扱うニューラルネットワークを適用した強化学習の研究がなされているが,従来のニューラルネットワークでは,その形状とニューロン数を予め決定しておく必要があり,どのような学習結果となるか予想できない強化学習ではこれらを予測しておくことは一般に困難である. そこで本研究では,自律的にニューロンを追加するRCEモデルのニューロン生成機構を導入したニューラルネットワークによる強化学習について述べる.

著者

亀谷 均 堀江 克明 幸田 憲明 久間 英樹 松本 浩介 内村 和弘 小森 健一 増木 新呉 東 裕人

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

日本機械学会論文集

巻号頁・発行日

vol.83, no.853, pp.17-00147-17-00147, 2017

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<p>Lower to middle tier regions of dam reservoirs often fall into the anoxic states in summer. When the anoxic state is reached, living things die, heavy metals such as manganese and iron, hydrogen sulfide and methane are eluted from mud deposited on the lakebed. Since it is not possible to release heavy metals exceeding environmental standards, an improvement of dissolved oxygen concentration in dam lakebed is required. So far, there is no system that can automatically improve the dissolved oxygen, in the lower to middle tier regions of dam lakebed. This study was carried out for developing an automatic system to improve the lakebed dissolved oxygen concentration to 6mg/L or more. The developed oxygen dissolution apparatus can diffuse a high concentration oxygen water horizontally at a rate of 1km per day. Thus, by raising and lowering this oxygen dissolution apparatus in water, a system that creates 3 - dimensional spreading of the dissolved oxygen not only to the lower tier but also to the middle tier regions was developed. The demonstration experiments, reported of the effectiveness of the system that can raise the dissolved oxygen concentration from the low oxygen-free state to the target of 10 mg / L in 5 days. Moreover, the system demonstrated its ability to automatically raise the dissolved oxygen concentration to 10mg/L in the 10m region from the bottom of lakebed.</p>

著者

亀谷 均 堀江 克明 幸田 憲明 久間 英樹 松本 浩介 内村 和弘 小森 健一 増木 新呉 東 裕人

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

日本機械学会論文集 (ISSN:21879761)

巻号頁・発行日

vol.83, no.853, pp.17-00147-17-00147, 2017 (Released:2017-09-25)

参考文献数

7

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Lower to middle tier regions of dam reservoirs often fall into the anoxic states in summer. When the anoxic state is reached, living things die, heavy metals such as manganese and iron, hydrogen sulfide and methane are eluted from mud deposited on the lakebed. Since it is not possible to release heavy metals exceeding environmental standards, an improvement of dissolved oxygen concentration in dam lakebed is required. So far, there is no system that can automatically improve the dissolved oxygen, in the lower to middle tier regions of dam lakebed. This study was carried out for developing an automatic system to improve the lakebed dissolved oxygen concentration to 6mg/L or more. The developed oxygen dissolution apparatus can diffuse a high concentration oxygen water horizontally at a rate of 1km per day. Thus, by raising and lowering this oxygen dissolution apparatus in water, a system that creates 3 - dimensional spreading of the dissolved oxygen not only to the lower tier but also to the middle tier regions was developed. The demonstration experiments, reported of the effectiveness of the system that can raise the dissolved oxygen concentration from the low oxygen-free state to the target of 10 mg / L in 5 days. Moreover, the system demonstrated its ability to automatically raise the dissolved oxygen concentration to 10mg/L in the 10m region from the bottom of lakebed.

著者

青山 剛 幸田 憲明

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29回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.161, 2013 (Released:2015-01-24)

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連続値空間の強化学習理論にはニューラルネットワークを用いているものが数多くあるが,従来のニューラルネットワークではニューロンを予め入力空間にマッピングする必要がある.しかし強化学習は,学習結果を予測することが一般に困難な問題を対象としており,学習過程に影響を大きく与えるニューロンマップを予測しておくことは一般に困難である.そこで本研究では,自律的にニューロンを追加,削除する機構を導入したニューラルネットワークモデルによる強化学習について述べ,マウンテンカー問題での性能評価を行う.