著者

三谷 慶太 星野 孝総

出版者

Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.33, no.4, pp.845-859, 2021-11-15 (Released:2021-11-15)

参考文献数

30

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脳活動を測定するために脳に関するデータを取得可能なMagnetic Resonance Imaging (MRI,核磁気共鳴画像法)などの計測機器が活用されている.これらの計測機器を活用して,学習に関する様々な研究が行われている.しかし,長期間の測定は参加者への負担も大きく,また短期間で複数回の連続計測は,身体的影響が指摘されている.その場合,オフラインで学習度合いを測ることで,参加者への身体的負担や精神的負担の軽減につながると考えられる.本稿では,人間の学習過程をMRI計測する場合を考え,事前の長期間の学習で,どのように学習が進んでいくのかを観測するパフォーマンス実験について結果を示す.それらのデータをもとにして,学習度合い予測モデルを提案する.これらのモデルから,生体計測を行うための適切なタイミングを学習度合いから議論し,モデルを検証する.

著者

瀧本 浩志 星野 孝総

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.61, 2009 (Released:2009-12-15)

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現在,ファジィ制御に関する研究開発が、多方面で行なわれている。ライントレースロボットや工場などの自動搬送車などの制御方法に,ファジィ制御を用いられていることは多い.そこで,ライントレースカーのように,走行速度の速い物体にファジィ制御は応用できるか検証する.本研究は,ライントレースカーの操舵角とモータの制御に簡略型推論法を用いることで,ジグザグ走行をせずに,滑らかに制御することができると考えている.システムの構成は,ライントレースカーが,走行中に読み取ったセンサの値を入力として,操舵角を求める.その後,出力された操舵角から,左右のモータ出力を求める.

著者

亀阪 亮紀 星野 孝総

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36回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.337-340, 2020 (Released:2020-12-18)

著者

横関 淳祐 星野 孝総

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 (ISSN:18820212)

巻号頁・発行日

vol.36, pp.345-350, 2020

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著者

星野 孝総 亀井 且有

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.13, no.6, pp.626-632, 2001-12-15 (Released:2018-01-07)

参考文献数

27

被引用文献数

1

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熟練者の技術を習得する手法として, 機械学習が研究されている.熟練者による教師データがない場合, 機械学習で用いられるエージェントは試行錯誤によって学習を進めなければならない.試行錯誤によって学習する手法として, 教師なし学習の一種である強化学習がある.しかし, 強化学習では, 状態と行動を対としたif-thenルールを用いているため, 状態と行動の組み合わが膨大になり, 大きな問題環境では学習が進まない.これらの問題に対し, ファジィ環境評価ルールにより遷移先状態の報酬見積値を計算し, 学習を進める新しい強化学習を提案する.本手法は, ファジィ環境評価, 環境シミュレータ, MinMax探索アルゴリズムから構成されており, 環境シミュレータを用いて行動集合を生成, MinMax探索アルゴリズムで行動を決定する.さらに, 提案手法をチェスに適応し, GNUチェスとの対戦をさせながら, 学習を行なった.その結果GNUチェスを上回る成績を上げることができ, 本提案手法の有効性を示すことができた.

著者

久坊 将之 星野 孝総

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31回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.554-557, 2015 (Released:2016-02-26)

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本研究は,Brain-Computer Interface(BCI)に使用するための小型化fNIRS機器の開発を行うことを目標としている. これまで所属研究室ではNIRS装置(日立メディコ社製: ETG-7100)を用いての脳計測実験を行ってきたが, 日常生活シーンでfNIRSをBCIとして使用する場合は,ウェアラブルのような小型化fNIRSが適していると考えられる.先行研究により小型化fNIRSはいくつか開発されているが,計測可能領域が前頭部のみのもの(DynaSense Inc.: PoketNIRS)や,装置の規模縮小が可能な部分がある[1].そこで,本研究ではBCIとして用いるためのfNIRS機器の提案を行う.本稿ではこれまで行った計測実験,現状況と今後の課題・展望について述べる.

著者

星野 孝総 亀井 且有

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.13, no.6, pp.626-632, 2001-12-15

被引用文献数

1

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熟練者の技術を習得する手法として, 機械学習が研究されている.熟練者による教師データがない場合, 機械学習で用いられるエージェントは試行錯誤によって学習を進めなければならない.試行錯誤によって学習する手法として, 教師なし学習の一種である強化学習がある.しかし, 強化学習では, 状態と行動を対としたif-thenルールを用いているため, 状態と行動の組み合わが膨大になり, 大きな問題環境では学習が進まない.これらの問題に対し, ファジィ環境評価ルールにより遷移先状態の報酬見積値を計算し, 学習を進める新しい強化学習を提案する.本手法は, ファジィ環境評価, 環境シミュレータ, MinMax探索アルゴリズムから構成されており, 環境シミュレータを用いて行動集合を生成, MinMax探索アルゴリズムで行動を決定する.さらに, 提案手法をチェスに適応し, GNUチェスとの対戦をさせながら, 学習を行なった.その結果GNUチェスを上回る成績を上げることができ, 本提案手法の有効性を示すことができた.