機械学習法の変電所機器構成の設計への適用
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概要
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知識処理システムに学習機能を付与し、問題解決の事例から知識を獲得する機械学習法の研究が注目されている。これは大きく演繹的学習法と帰納的学習法とに分類でき、その代表的なものとして、前者には「説明に基づく学習」(EBL)、後者には「類似に基づく学習」(SBL)がある。現在までにその応用研究が盛んに行われてきたが、SBLに関しては獲得する知識の正当性が保証されないため、厳密な最適解を要求する設計問題に対してこれを適用した例は見当らない。本研究では、事例からの学習の適用対象として変電所機器構成の設計を取上げ、実用的な知識獲得手法の開発を進めている。その一環として、生成検査法によって最適解を求める問題において、解候補の生成にEBL、検査の手順の決定にSBLおよびEBLを用いて、解の厳密性を損なわずに問題解決の効率化を図る手法を開発した。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1993-03-01
著者
-
伊藤 順子
(株)日立製作所トータルソリューション事業部
-
吉澤 純一
東京電力(株)システム研究所
-
吉沢 純一
東京電力
-
伊藤 順子
株式会社日立製作所
-
小林 正明
(株)日立製作所エネルギー研究所
-
山田 直之
(株)日立製作所エネルギー研究所
-
矢部 邦明
東京電力(株)システム研究所
-
松田 聖
東京電力(株)システム研究所
-
山田 直之
(株)日立製作所電力・電機開発本部
-
矢部 邦明
東京電力
-
矢部 邦明
東京電力(株)
-
松田 聖
東京電力株式会社システム研究所
-
山田 直之
(株)日立製作所 電力・電機開発研究所
-
吉澤 純一
東京電力(株)
-
小林 正明
(株)日立製作所 ソフトウエア開発本部
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