モジュール構造ニューラルネットの機能形成モデルとヘルスモニタリングへの応用

模块化神经网络的功能形成模型及其在健康监测中的应用

• 批准号: 10780233
• 负责人: 小澤 誠一
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: Osaka Kyoiku 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: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780233/
• 关键词: ニューラルネット; モジュール構造; ヘルスモニタリング; モジュール; 連想記憶; 遺伝的アルゴリズム

構造物の健全度を非破壊で調べるヘルスモニタリングの基本技術として,ウェーブレット解析と階層型ニューラルネットのハイブリッド化手法を提案した。ウェーブレット解析は観測信号(構造物の加速度や速度情報)から正常/異常の判断に用いる特徴量の抽出に利用され,ニューラルネットは構造物の劣化を推定するのに用いられる。構造物を3自由度ダイナミカルシステムで近似し,観測信号から解析的に解が求まらない設定のもとで,バネ定数および減衰定数の劣化の程度を推定する問題に提案したハイブリッド手法を適用した。計算機シミュレーションによって推定精度を調べた結果,バネ定数はある程度の精度で推定可能であったが,減衰定数については十分な推定精度が得られなかった.ここで用いたニューラルネットはモジュール構造をもたないものであるが,この代わりに創発的に機能獲得が可能なモジュール構造ニューラルネットを適用することで,前述の問題を改善できる可能性がある.そこで,まずニューラルネットの基本特性を調べる際によく取り上げられる連想記憶の問題を取り上げ,モジュール構造ニューラルネットの有効性を検討した.モジュール構造を決定するパラメータの探索に遺伝的アルゴリズムを用い,所望の特性に適合したモジュール構造(各モジュールは異なる機能をもつ)が自動的に決定されるニューラルシステムを開発した。シミュレーション実験の結果,試行錯誤では発見の難い高性能なモジュール構造の探索が,本システムで可能になることを確認した.最終的には,これをヘルスモニタリングに適用して性能が改善されることを確認する必要がある.しかし,本研究期間内では残念ながらこれを達成できなかった.今後の研究課題としたい.また,特徴抽出手法として,ウェーブレット解析の代わりに最近ブラインド信号分離問題で盛んに研究されている独立成分分析の適用も検討したことを付記しておく.

Construction の JianQuanDu を not broken 壊 で adjustable べ る ヘ ル ス モ ニ タ リ ン グ の basic technical と し て, ウ ェ ー ブ レ ッ ト parsing と class type ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト の ハ イ ブ リ ッ ド change gimmick を proposal し た. ウ ェ ー ブ レ ッ ト parsing は 観 signal (installations や の acceleration speed intelligence) か ら normal/abnormal の judgment に い る 徴 quantity の drew に use さ れ, ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト は structure degradation の を presumption す る の に with い ら れ る. Structure を 3 dof ダ イ ナ ミ カ ル シ ス テ ム で approximate し, 観 signal か ら parsing に solution が ま ら な い set の も と で, バ ネ destiny お よ び damping constant の degradation is の を presumption す る problem に proposal し た ハ イ ブ リ ッ ド gimmick を applicable し た. Computer シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ っ て を presumption of precision adjustable べ た results, バ ネ destiny は あ る degree の precision で presumption may で あ っ た が, damping constant に つ い て は very な が presumption of precision to ら れ な か っ た. こ こ で with い た ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト は モ ジ ュ ー ル tectonic を も た な い も の で あ る が, こ の generation わ り に gen 発 に function Get が may な モ ジ ュ ー ル tectonic ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト を applicable す る こ と で, problems aforesaid の を improving で き る possibility が あ る. そ こ で, ま ず ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト の basic characteristics を adjustable べ る interstate に よ く take on り げ ら れ る の even want to memories を take り げ, モ ジ ュ ー ル tectonic ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト の have sharper sex を beg し 検 た. モ ジ ュ ー ル tectonic を decided す る パ ラ メ ー タ の explore に but 伝 ア ル ゴ リ ズ ム を い, hoped の features に suitable し た モ ジ ュ ー ル structure (the モ ジ ュ ー ル は different な る function を も つ) が automatic に decided さ れ る ニ ュ ー ラ ル シ ス テ ム を open 発 し た. シ ミ ュ レ ー シ ョ ン be 験 の results, pilot error で は 発 see の difficult い high-performance な モ ジ ュ ー ル の explore が structure, this シ ス テ ム で may に な る こ と を confirm し た. Final に は, こ れ を ヘ ル ス モ ニ タ リ ン グ に applicable し て improvement が さ れ る こ と を confirm す る necessary が あ る. し か し, this study period で は remnants read aloud な が ら こ れ を reached で き な か っ た. . の research topics in the future と し た い ま た, trevor 徴 extraction technique と し て, ウ ェ ー ブ レ ッ ト parsing の generation わ り に recently ブ ラ イ ン ド signal separation problem で sheng ん に research さ れ て い る の apply independent component analysis も 検 beg し た こ と を pay down し て お く.

项目成果

Seiichi Ozawa: "Design of modular neural network architectures using genetic algorithms"Proc.of International Conference on Neural Information Processing. III. 1608-1611 (1998)

Seiichi Ozawa：“使用遗传算法设计模块化神经网络架构”国际神经信息处理会议论文集。

Akira Morimoto: "An efficient identification method of the structural parameters of MDOF structures using the wavelet transform and neural networks"Proc.of Second World Conference on Structural Control. III. 2133-2140 (1998)

Akira Morimoto：“使用小波变换和神经网络的多自由度结构结构参数的有效识别方法”第二届世界结构控制会议论文集。

Manabu Kotani: "Application of independent component analysis to feature extraction of speech"Proc.of International Joint Conference on Neural Networks. CD-ROM. (1999)

Manabu Kotani：“独立成分分析在语音特征提取中的应用”Proc.of International Joint Conference on Neural Networks。

Seiichi Ozawa: "Application of Independent component analysis to hand-written Japanese character recognition"Proc.of International Joint Conference on Neural Networks. CD-ROM. (1999)

Seiichi Ozawa：“独立成分分析在手写日语字符识别中的应用”，国际神经网络联合会议论文集。

Seiichi Ozawa: "Evolution of A Dynamical Modular Network and Its Application to Associative Memories"Proc.of 1999 Third International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems. 145-148 (1999)

Seiichi Ozawa：“动态模块化网络的演化及其在联想记忆中的应用”，1999 年第三届基于知识的智能信息工程系统国际会议论文集。