複数センサ情報の適応的選択と統合
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概要
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我々は以前から複数のセンサ情報を統合することによって、あらゆる状況下で正確な認識を可能とする神経回路を提案してきた。本稿では、このセンサ統合システムにベイズの理論を用いて数学的解釈を与え、学習アルゴリズムおよび認識アルゴリズムを再構築して性能を高めることを目的とする。以前のシステムでは提示されるセンサー情報によっては、本来ありえないような曖昧な認識出力を出す場合があったが、改良後は状況に応じて複数あるセンサー情報のうち、必要なもののみを選択し、過去に学習したカテゴリーの中で最も近いものを正確に出力できるようになった。さらに今回は、学習アルゴリズムについても数学的な解釈を与えることを試みた。実験では、この改良されたアルゴリズムによって、システムが教師なし学習、および認識を正確に行えることを確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-12-11
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
山内 康一郎
名古屋工業大学知能情報システム科
-
石井 直宏
愛知工業大学
-
石井 直宏
愛知工業大学大学院 経営情報科学研究科
-
石井 直宏
名古屋工業大学
-
武内 裕美
名古屋工業大学 知能情報システム学科
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院 電気情報工学専攻
-
武内 裕美
名古屋工業大学知能情報システム学科
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