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知能システム化研究

智能系统研究

基本信息

批准号：
62117006
负责人：
合志陽一
金额：
$ 10.56万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Special Project Research
财政年份：
1987
资助国家：
日本
起止时间：
1987 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は班員6名で, 知能システム化研究を進め, 下記の実績を得た.・分光データ処理の自動化においては, 測定系の影響を取り除く際, 雑音の影響を押える為の平滑化を歪なく実行し, また微分展開法によるデコンボリューションにおける収束判定の為情報量基準を導入して検討を進めた結果, 70%までは自動処理可能となった. (合志)・パターン認識法を用いた複合ガスセンサシステムによる化学物質の自動認識では, 可燃性ガス用センサ7種を組合わせることにより, 出力分布をベクトル化して統計処理で3種の匂いの識別に成功した. (佐々木)・化学的多次元計測システムでは, 同一のセンサアレイにより, ガスの拡散の時間変化を画像としてとらえ, ガス源の位置決定を可能にした. 更にセンサの応答の時間変化からガス種判定の可能性を見出した. (山崎)・結晶性物質の相の識別と量的計測のシステム化では,X線回折強度の定量的解析の為選択配向について数多くの方法の比較検討を行い, 最適な方法を見出し, また主成分分析により混合系の成分数決定法を検討し, 標準試料がない場合でも成分数及び各成分の推定を可能にした. (浅田)・栄養素の適性摂取レベルの評価・予測に関する多面的診断では, ビタミンCをとりあげ, その生体内とくに小腸からの吸収及び繊維芽細胞と肝初代培養細胞中の経時変化を検討し, ビタミンCの動態に関する基礎データを得ることができた. これは個人の適性レベル決定の基礎となる. (倉田)・高分子物性予測システムでは, 情報量の多い13C-NMRデータで検討を進めた. 単純なファクトデータベースから学習機能に至る4段階のデータベースと機能の構築を進めている. (藤原)

This year, 6 members of the class, knowledge and ability to improve the research progress, the following record of the implementation of the results. In addition, the differential expansion method is used to determine whether the influence of the measurement system is smooth or not. In addition, the differential expansion method is used to determine whether the beam is an information quantity standard. The automatic recognition of chemical substances by using the method of identification, flammability, and power distribution was successfully recognized by using the method of combination and statistical treatment of seven kinds of combinations. (Sasaki)·Chemical multiple element measurement system is not, the same as the source of the information, the time of dispersion of the information, the image, the location of the source of information can be determined. Furthermore, the possibility of determining the time variation of the response time of the server is also presented. (Yamazaki)·Measurement of phase identification and quantitative analysis of crystalline substances; comparison and analysis of multiple methods for selective alignment; identification of optimum method; principal component analysis; determination of component number of mixed systems; estimation of component number and component number of standard samples. (Asada). Nutrient aptitudes are selected for evaluation and prediction of multi-faceted diagnosis, including in vivo, in vivo, in small intestine, in vivo, in vitro, in vitro, and in vitro. The basis of personal fitness decisions. (Kurata)·Polymer Physical Properties Prediction System, Information Content and More 13C-NMR Data Analysis. The structure of pure and simple design and function from learning function to four-stage design and function is in progress. (Fujiwara)