複数環境下における内部モデルの時空間的分離
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概要
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脳が環境の動特性を同定する際に,複雑な動特性から単純な動特性を分離して同定することができれば,得られたモデルを他のタスクに応用することが容易となる.本研究では2点間到達運動を例に,2つの異なる動特性を線形に重ね合わせた環境下で運動学習を解析した.環境として,粘性力場と弾性力場および,粘性力場どうしの重ね合わせを用いた.実験により,重なり合った合成環境の学習が,後の単一の環境の学習に対して正に転移することが確認された.本研究はこれらを通して,人が複雑な制御対象特性から単純な動特性を分離・知覚する機構を解明することを目的とする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-03-08
著者
-
近藤 敏之
東京農工大学 大学院共生科学技術研究院
-
郷古 学
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
近藤 敏之
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
伊藤 宏司
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
登美 直樹
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
伊藤 宏司
東京工業大学総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
伊藤 宏司
東京工業大学
-
伊藤 宏司
立命館大学
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