1 0 0 0 OA 豪雨と地震によるヒマラヤ水系の総合防災研究と戦略的防災教育展開
本研究より得られた主な成果として, 1)ネパール国カトマンズ盆地における微動観測による地震時地盤の応答解析と2)中央ネパール低ヒマラヤ地域における地すべりマッピングとハザード解析が挙げられる。また,研究期間中に3回のセミナーを通してヒマラヤン地域を代表するネパール国の小中学校における防災教育の展開について様々な議論を行い,昨年5月にネパール政府文部省と教育局との会談を実施し,今後ネパールの小中学校における防災教育のカリキュラム化と学校を中心とした地域社会における防災教育の展開について十分に認識されてきました。防災教育と地域協力に関しても,ヒマラヤ地域を代表する南アジア地域協力連合(SAARC)を通して活動展開する目的で,各国の防災研究者や関係機関,特にSAARC防災センター(SDMC)との連携も進めており,近い将来豪雨や地震等による自然災害に対する共同研究活動や防災教育の実施が期待できる。
- 著者
- 小倉 和貴 賀 小淵 佐藤 彰洋 長谷川 修
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.106, no.298, pp.33-38, 2006-10-12
本システムはSOINN[10]の特徴を利用して,オンラインで与えられるデータかち物体の色や形の概念,物体の動きの概念を追加的に学習できる.また,メンタルモデルを利用することで1つの発話例から語順のルールを学習し,文章を構成して発話したり,言語的な指示を解釈して行動することができる.従来手法では動きの学習,語順の学習のための学習データをバッチ的に与えているため学習時間がかかり,オンラインでの学習や追加学習が困難であったが,提案手法では1つの発話例から安定した学習を行うシステムを実現し,優位性が示された.
1 0 0 0 自己増殖型ニューラルネットワークを用いた時系列データの学習・認識
- 著者
- 岡田 将吾 長谷川 修
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.J91-D, no.4, pp.1042-1057, 2008-04-01
本研究では,オンライン教師なし学習手法であるSelf-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)を用いて各状態の出力分布を自己組織的に近似可能な時系列データの学習モデルを提案する.提案手法は従来手法であるストキャスティックDP法を拡張した新規の手法である.ストキャスティックDP法では各状態を一つの多次元正規分布で近似しているのに対し,提案手法では各状態の出力分布がSOINNによって自己組織的に近似される上,各状態の出力分布が詳細に近似されるため,時系列データの頑健なモデル化が可能となる.提案手法の有効性を検証するために,動画像から得られる動作及び音素を用いた認識実験を行った.HMM (Hidden Markov Model)及びストキャスティックDP法と認識精度を比較することで提案手法の有効性を示す.
- 著者
- 須藤 明人 張 晨犁 坪山 学 佐藤 彰洋 長谷川 修
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.J91-D, no.6, pp.1634-1647, 2008-06-01
ロボットの知能に関する研究の突破口となり得るパターン情報ベースの推論について,新たな手法を提案する.シンボルをベースとした既存の推論機を知能ロボットに適用する際には,( 1 )シンボル化装置の性能に限界があるという問題,( 2 )自律的なシンボルを生成する際に生じる問題,( 3 )シンボル化になじまないタイプのパターン情報が存在するという問題がある.本論文では,これらの問題の解決のためにパターン情報ベースの推論機が必要となることを指摘し,新しいパターン情報ベースの推論機を提案する.提案手法は,「連言,選言,否定を含む任意の形の論理式を扱うことができる」,「パターン情報を多値ベクトルで表現する」,「汎化性能をもつ」,「推論結果の重複を回避する」,「雑音への耐性をもつ」といった知能ロボットに適用する際に重要な機能を併せ持っている.これらの機能を実現するために,提案手法はオンライン教師なし学習手法であるSelf-organizing Incremental Neural Network(SOINN)や連想記憶モデルであるSOINN Associative Memoryを拡張したアルゴリズムを採用している.