著者

田村 宏樹 坂田 健一郎 唐 政 石井 雅博

出版者

一般社団法人 電気学会

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.124, no.9, pp.1918-1919, 2004 (Released:2004-12-01)

参考文献数

5

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In this paper, we propose a genetic algorithm(GA) with local minimum escaping technique. This proposed method uses the local minimum escaping techique. It can escape from the local minimum by correcting parameters when genetic algorithm falls into a local minimum. Simulations are performed to scheduling problem without buffer capacity using this proposed method, and its validity is shown.

著者

田村 宏樹 淡野 公一 石井 雅博 唐 政

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.1, pp.65-72, 2010-02-15 (Released:2010-05-21)

参考文献数

8

被引用文献数

1

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人のポーズ・歩行動作から,人の感情を識別*1することが100%の精度ではないが識別可能であるとの研究報告がなされている[1]~[3].それらの先行研究の多くは,人のバイオロジカルモーション(体の関節部分の動き)[4]をモーションキャプチャ装置で抽出し,解析することで識別を行っている.しかし,モーションキャプチャシステムは高価であることをはじめ,使用場所に制約があるなどの問題点がある.これらの研究を踏まえて,本稿では単一加速度センサを用いた感情を込めた歩行動作の識別を行うシステムを提案する.まず,提案したシステムとして人の歩行動作時の加速度情報から特徴量を抽出する.この特徴量を識別器Chain Support Vector Classifer(C-SVC)を用いて各感情ごとに識別を行った.本実験では,3名の被験者に単一加速度センサを装着してもらい中立,悲しみ,喜び,怒りの4感情を表現した歩行動作を対象とした.単一加速度センサから得られた加速度情報から,本稿で提案したシステムにより感情を込めた歩行動作の識別の実験を行い,提案したシステムの有効性を計算機実験結果より検証する.*1 本稿では,人が感情を推定するときに「推定」の語句を用い,計算機が感情を推定するときに「識別」の語句を用いることとする.

著者

後藤 孝文 奥村 大 田村 宏樹 淡野 公一 田中 寿 外山 貴子 石塚 興彦

出版者

電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

雑誌

電気関係学会九州支部連合大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2008, pp.28, 2008

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近年,生体信号を用いたヒューマンインターフェイスの開発・研究が行われている.著者らは,下半身不随の障がい者のためのヒューマンインターフェイスの開発を行っている.本研究では表情筋のパターン識別を行うのに適した表面筋電位の特徴量の検証を行う.本実験ではフーリエ変換による特徴量,積分筋電量(iEMG)などを用いて動作識別を行い,それらの識別率を比較する.動作識別の方法にはニューラルネットワークを用いた.

著者

田村 宏樹 唐 政 石井 雅博

出版者

一般社団法人 電気学会

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.123, no.10, pp.1822-1829, 2003 (Released:2004-05-28)

参考文献数

10

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Constraint satisfaction problem consists of the combination of some constraints, and it is a very difficult problem. The neural network is used as a method of solving constraint satisfaction problems. In this research, we proposed a method of solving constraint satisfaction problems by neural network having self-feedback. The feature of this proposed method is simplifying constraint satisfaction problems. It becomes easy to search an optimum solution by this proposed method. This proposed method was applied to N-queen problem and four-color problem which are constraint satisfaction problems. From Simulation result, this proposed method can solve the N-queen problem and four-color problem at high speed and high performance.