- 著者
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沼倉 彬雄
加藤 成将
佐藤 和幸
富沢 武弥
三好 扶
明石 卓也
金 天海
- 雑誌
- 第77回全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2015, no.1, pp.993-994, 2015-03-17 (Released:2016-06-20)
本稿では,木構造を用いた階層型学習器である力学系学習木を提案する.力学系学習木は力学系の挙動の階層的な関数近似を行う.水面上での船体の運動など,力学的挙動の数式表現が困難な場合には,実機データの関数近似が有効である.力学系学習木は実機データを階層的に整理して学習することで,データ密度に合わせた適応的な汎化(A)を実現できる.また,データのノイズ除去(B)やオンライン学習(C)も同時に実現できる.振り子の運動や船体運動の学習で力学系学習木を評価した結果,機能A,B,Cが確認できた他,船体運動の外乱推定にも応用できることが分かった.力学系学習木は任意の連続力学系に適用できるため,今後は様々な力学系への応用を試みたい.