振動子ニューラルネットワークによる動的な情報処理

使用振荡器神经网络进行动态信息处理

• 批准号: 08780383
• 负责人: 西川 郁子
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780383/
• 关键词: ニューラルネットワーク; 位相振動子; シミュレーテッドアニーリング; 遺伝アルゴリズム; スケジューリング

動的な素子として最も単純な位相振動子を用い、それらの相互引込みの結果生じるクラスタリングパターンによって入力を表現・分類するニューラルネットワークを構成し、教師なしで入力信号のみからその分類・判別を行った。ここでは特に、初期視覚及び多脚歩行における認識モデルを提案した。今年度の研究では、視覚系については、大脳皮質野の細胞に対応するIntegrate-and-fire型の位相振動子を用い、視覚パターンの切り出し・分類、両眼立体視の各モデルについて、計算機シミュレーションにより、その特性を評価した。また、多脚歩行については、まず実機の四脚ロボットを製作した。各脚は3関節からなり、腰関節を含めて、全13関節を持つが、ここでは各関節に周期的運動を仮定し、その引込みにより歩行を実現する。即ち、一脚の運動はその3関節の引込みにより、ロボットの歩行は4脚と腰関節の引込みにより実現される。今年度は、実機の製作と、スタティックなモデルによる歩行学習を確認した。同時に、従来型の静的素子によるニューラルネットワークとの性能比較のために、階層型ネットワークやホップフィールドネットワークを実用課題に適用し、数値シミュレーションにより評価した。課題の一つは、組合せ最適化としてのスケジューリング問題である。ここでは、複雑な制約条件を有する射出成型工程のスケジューリング問題に対し、シミュレーテッドアニーリングの他、遺伝的アルゴリズムとタブーサーチを適用し、併せて評価した。別の課題として、自律移動ロボットの行動学習を行った。階層型ネットワークでの教師なし学習により、障害物回避と餌獲得行動の獲得を確認した。

The motion of the element and the most pure phase of the oscillator are used, and the results of the interaction are generated. The input force is expressed, classified, and composed. The input force signal is classified and discriminated. This is the first time that we've seen a lot of things, and we've seen a lot of things. This year's research focuses on the use of Integrate-and-fire phase oscillators in the visual system, cell interaction in the large cortical field, the classification of visual components, the classification of visual components, and the evaluation of the characteristics of computer systems. For example, if you want to make a multi-pin walk, you can make a four-pin walk. The movement of each foot joint is fixed, the movement of each waist joint is fixed, and the movement of each joint is realized. That is, the movement of one foot is opposite to the three joints, and the movement of the other foot is opposite to the four joints. This year, the production of the machine, the progress of the study to confirm At the same time, the static element of the new type is used to compare the performance of the new type. The problem of optimization of a combination of problems The injection molding process is subject to the following conditions: Other topics, self-discipline, mobile learning Hierarchical learning, obstacle avoidance, and acquisition of actions

项目成果

K.Kondo: "A Study on an Autonomous Mobile Robot Control with Behavior Network" Proc.of Int.Symp.on Artificial Life and Robotics. 80-83 (1997)

K.Kondo：“行为网络自主移动机器人控制的研究”Proc.of Int.Symp.on Artificial Life and Robotics。

佐竹紀昭: "環境に依存する学習則を用いたニューラルネットワークの自律移動ロボットへの適用" 第14回日本ロボット学会学術講演会予稿集. No.1. 31-32 (1996)

Noriaki Satake：“使用依赖于环境的学习规则的神经网络在自主移动机器人中的应用”日本机器人学会第14届学术会议论文集第1.31-32号（1996年）。

J-L.Wu: "Measurement of Binocular Stereoacuity for Design of Head Mounted Display with Wide View" Proc.of 1996 IEEE Int.Conf.on Systems,Man and Cybernatics. Vol.2. 929-934 (1996)

J-L.Wu：“宽视角头戴式显示器设计的双目立体测量”Proc.of 1996 IEEE Int.Conf.on Systems、Man and Cyber​​natics。

K.Terano: "Application of Simulated Annealing Method and Genetic Algorithm to Scheduling Problems in Plastic Injection Molding" Proc.of the Japan-USA Symp.on Flexible Automation. Vol.2. 1225-1228 (1996)

K.Terano：“模拟退火方法和遗传算法在塑料注射成型调度问题中的应用”日美 Symp.on 柔性自动化会议论文集。

寺野賢治: "プラスチック射出成型工程スケジューリング" 第40回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集. 517-518 (1996)

Kenji Terano：“塑料注射成型工艺调度”第 40 届系统、控制和信息工程师学会研究演示会议论文集 517-518 (1996)。