著者

佐々木 俊介 陳 奎廷 馬場 孝明

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 平成27年度電気・情報関係学会九州支部連合大会(第68回連合大会)講演論文集

巻号頁・発行日

pp.348, 2015-09-10 (Released:2018-02-16)

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近年、機械学習の手法として、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)が文字・画像認識や音声認識などの分野で注目されている。CNNは有効な特徴量を自動的に抽出できることから、一般物体認識で高い認識精度を達成し、その有効性が認められている。日本語の手書き文字認識は、書き手による字体の問題だけでなく、ひらがなやカタカナといった認識対象の数や類似文字の多さなども挙げられる。これらは誤認識の要因となり、手書き文字の識別において課題となる。本研究では、複雑な識別問題である日本語の手書き文字認識システムをCNNにより試作を行う。

著者

王 超陽 賈 墨林 陳 奎廷 馬場 孝明

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 平成24年度電気関係学会九州支部連合大会(第65回連合大会)講演論文集

巻号頁・発行日

pp.349, 2012-09-14 (Released:2014-12-17)

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近年、最適問題を高速に解く方法の一つに、遺伝的アルゴリズムは提案されてから、多くの応用分野において幅広く使われている。しかし、この手法は収束速度が遅いという問題がある。これを解決するため、本研究ではパラメータを自動調整する手法を用いた改良遺伝的アルゴリズムを提案する。この改良遺伝的アルゴリズムは、交叉率と突然変異率のパラメータを自動調整させることにより、収束速度を上げるという新しい手法である。さらに、例として一般的な遺伝的アルゴリズムとこの改良遺伝的アルゴリズムで実現したそれぞれのFIRフィルタを比較し、提案手法による結果がより良いことを示す。