ニューラルネットワーク集合の構造化学習と進化ロボットへの適用

神经网络集的结构化学习及其在进化机器人中的应用

• 批准号: 07F07082
• 负责人: 村瀬 一之
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: University of Fukui
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07F07082/
• 关键词: ニューラルネットワーク; 遺伝的アルゴリズム; 人工進化; 自律システム; 自律ロボット; 機械学習; ソフトコンビューティング; 知能ロボット; 人工神経回路網

環境に適応した自律行動を生成するためには、初めて遭遇する環境に適応する可塑性と、過去の経験を保持し続ける安定性の両方を備えることが不可欠である。従来の進化あるいは学習による自律行動の生成アルゴリズムは、この可塑性と安定性のバランスを欠くものが多く、適応能力が高いと過去の記憶を失い、過去の経験を重視すると適応能力が落ちるというジレンマを抱えている。本研究の目的は、ニューラルネットワークおよびニューラルネットワーク集合の構造化学習アルゴリズムと進化アルゴリズムを開発し、自律システムの適応行動における可塑性と安定性のジレンマを解決しようとするものである。具体的には、自動医療診断装置などのパタン分類や自律ロボットなどに用いるニューラルネットワークの自動構築に適した構造学習アルゴリズムの開発を行った。最適なニューラルネットワークを得るための方法の一つとして人工進化がある。現在、その性能、すなわち進化に必要な時間や適応度など、を上げるための手法として、進化パラメータ(交差、突然変異、選択など)を調整する方法が一般的である。しかしながら、人工進化の数値的な解析では、複数の集団を独立に進化させつつ適度に協調させる共進化が、より良い成果をもたらす事が知られている。そこで本研究では、まず、共進化の概念も考慮に入れつつ、空間を広く探索(Exploration)することと、一つの解に収束(Exploitation)させることのバランスに優れたアルゴリズムの開発を試み成功した。研究成果はIEEE TransactionやNeurocomputingなどの高級誌に採録された。

The environment is suitable for self-disciplined action, the environment is suitable for the environment, and the environment is suitable for the environment. Plasticity and past stability are the key to maintaining stability.こ来のevolutionあるいはlearnによるAutonomous actionのGenerationアルゴリズムは、このplasticityとstabilityのバランスをowedくものが多く, the ability to adapt to the past is high, the memory of the past has been lost, and the ability to adapt to the past has been lost, and the ability to adapt to the past has been valued. The purpose of this study is: Structured learning of ラルネットワーク set and evolution of アルゴリズムとルゴリズムを开発し、自disciplineシステムのAdaptation Actionにおける可Plasticity and stability are the same as the solution of plasticity and stability. Specific classification of automatic medical diagnosis equipment and automatic medical diagnostic equipmentューラルネットワークのAutomatically construct the にAdaptable したConstruct the learning アルゴリズムの开発を行った. The most suitable way to do it is to artificially evolve it. Now, no performance, no necessary time to evolve, no suitable time, no way to do it, no way to do itて、Evolution パラメータ(crossover, sudden change, selection 択など) をadjustment method and がnormal である.しかしながら, artificial evolution のnumerical value なanalytic では, plural の集団を independent にevolution させつつ Moderate に coordination さ せ る co-evolution が, よ り good い results を も た ら す 事 が knowledge ら れ て い る.そこでThis study では, まず, the concept of co-evolution も into consideration, space を広 Exploration (Exploration) することと, 一つのsolvedに合(Exploitation)させることのバランスに优れたアルゴリズムの开発をtrialみ成した. The research results are recorded in the IEEE Transactions and Neurocomputing Advanced Journal.

项目成果

Symmetry axis based object recognitioon under translation, rotation and scaling

基于对称轴的平移、旋转和缩放下的物体识别

• 发表时间: 2009
• 期刊: International journal of Neural Systems Vol. 19, No. 1
• 作者: Mashud Hyder;Md. Monirul Islam;M. A. H. Akhand;Kazuyuki murase
• 通讯作者: Kazuyuki murase

A Novel Algorithm for Associative Classification

• DOI: 10.1007/978-3-540-69162-4_47
• 发表时间: 2007
• 作者: Gourab Kundu;Sirajum Munir;Md. Faizul Bari;M. Islam;K. Murase

A Comparative Study of Data Sampling Techniques for Constructing Neural Network Ensembles

构建神经网络集成的数据采样技术的比较研究

• 发表时间: 2009
• 期刊: International Journal of Neural Systems (In Press)
• 作者: M. A. H. Akhand;M. M. Islam;K. Murase
• 通讯作者: K. Murase

Neural Network Construction with Functional Adaptation

具有功能适应的神经网络构建

• 发表时间: 2008
• 作者: Md. Monirul Islam;Mohammad Shafiul Alam;Kazuyuki Murase;Md. Monirul Islam;Md. Monirul Islam
• 通讯作者: Md. Monirul Islam

A New Recurring Multistage Evolutionary Algorithm for Solving Problems Efficiently

一种高效解决问题的新型循环多阶段进化算法

• 发表时间: 2007
• 作者: Md. Monirul Islam;Mohammad Shafiul Alam;Kazuyuki Murase;Md. Monirul Islam;Md. Monirul Islam;Md. Monirul Islam;Md. Monirul Islam;Md. Monirul Islam;Md. Monirul Islam
• 通讯作者: Md. Monirul Islam