本研究では高度な知能化センシングシステムを有する人間の感覚統合システムを模倣し, 複数のセンサ情報を統合あるいは融合するセンサフュージョンシステムを構築することを試みた.本論文では人間の視覚機能をセンサフュージョンの1つとしてとらえ, 第3章においてステレオ視と明るさ解析法の2つの視覚モジュールから得られる情報から形状再構成を行う手法を提案した.また, センサから得られる情報は本来不確実なものと考え, その不確実さを考慮したセンサフュージョンシステムの構築を目指し, 1)第5章:リカレントファジィ推論を用いたセンサ融合, 2)第6章:センサ選択機能を持つセンサ融合システムの2つの手法を提案した.本研究ではセンサフュージョンへのニューラルネットワーク, ファジィ理論, 進化的手法のさまざまな適用を行うことによって人間の持つ感覚統合機能を模倣した高度な情報処理の実現に向けての1つの方向性を示唆することができた.

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本論文は、知的システムの進化に関して、並列処理向きの新たな進化学習モデル(並列進化学習モデル)を提案したものである。本モデルでは、知識の記述及び推論に連想記憶ネットワークを用い、連想記憶上での新たな知識候補の想起にカオス的想起の手法を用いた。また、生体における自然な並列性に習い、ニューラルネットワークを軸として, 細胞、脳、個体へと至る機能レベルの並列化や、個体群における役割分担において役割毎に進化させて効率化する役割分担レベルの並列化, さらに、両者の組み合わせに基づく多種の解を持つ進化モデルへの発展、の3つの並列化を試みている。提案の手法を知的ロボット群及び知的車両群に適用し, シミュレーションを実施した結果、並列化による処理の高速化が示され, また知的車両群では、車間距離制御における誤差の減少、及び、障害物回避時における車線変更行動の効率化・多様化が示され、本モデルの有効性を確認できた。

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鋼橋の施工および維持管理業務において, 非破壊検査によって添接部の高力ボルトの軸力を測定できる方法が必要となっている.従来は, 熟練者の勘によってボルトの緩みを点検していたが, 的確な点検作業を行うためには, ボルト軸力を定量的に評価する必要がある.著者らは, 高力ボルト自動緩み検知器によって採取される波形データをもとに, ニューラルネットワークのパターン認識機能を利用して, 中小橋梁に添接された高力ボルトの軸力の大きさを推定するシステムを構築した.ただし, このシステムは, 長大橋梁に添接されている長い高力ボルトには適用できなかった.そこで, 本研究では, 中小橋梁に限らず長大橋に添接された高力ボルトや鋼橋の二次部材に添接された高力ボルトの軸力を現場で簡単かつ正確に推定できるシステムを構築した.そこでは, 第一に, 何時でも何処でも誰でもが高力ボルト自動緩み検知機の自動ハンマを簡単に調整できる方法を新規に提案し, その有効性を検証した.第二に, 橋梁規模と密接な関係がある高力ボルトの締め付け長さと軸力推定との関係を新たに詳細分析した結果を受けて, 締め付け長さの影響を考慮した実用システムを構築した.システムの実用性を検証するために, 実橋のI桁添接部を想定した実験模型を用いて様々な部位に締め付けられた高力ボルトの軸力を推定した.また, 対傾構を想定した実験模型を用いて高力ボルトの軸力を推定し, 実橋の二次部材に締め付けられた高力ボルトにも適用できる有用性を実証した.本システムは, 鋼橋の架設時における高力ボルト導入軸力のチェックや供用中の高力ボルト残存軸力の測定が可能である.本システムによって, ボルトの抜き取り作業を省いて簡単に高力ボルトの軸力を測定できるため, 鋼橋の施工および維持管理業務における生産性の向上に期待できる.

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本論文では, お互いに別々の処理として認識されてきた情報を処理するコンピューティングと言語を処理するコンピューティングである自然言語処理技術を融合し, 言語の意味を処理するコンピューティングの提案を試みる.具体的には旅行相談における対話をとりあげ, 言葉によって作りだされた意味を解釈することにより相手の意図を汲み取り, 情報の伝達・処理が行われる対話システムの開発を試みた.対話における意味処理の枠組みとして, 選択体系機能言語理論において提唱されている, 言語体系に基づいて構成された人間の言語使用の経験モデルである「意味ベース」の枠組みを導入した.これにより, 対話処理研究において大きな課題となる三つの処理(「発話の意味解釈」, 「発話の意味生成」, 「意味解釈に基づく情報処理(情報検索など)」)のうち, 「発話の意味解釈」においては, あまり重要とされなかった語彙文法的特徴が作り出す意味までも扱うことが可能になった.それにより内容的に同じ事柄における発話も言い方によるその意味の違いを認識し, それを情報検索に反映させることができるようになり, 「意味解釈に基づく情報処理」にも新しい工夫を提示することができた.以上のことを旅行相談の対話シミュレーションを通じて提案する手法の実用可能性を示し, 意味に基づいた情報処理の実現を試みている.

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本論文では, 平面アレーアンテナをサブアレーに分割し, サブアレーを構成するアンテナ素子数をパラメータとして, 同一の波源分布のサブアレーを組合せることにより, 平面アレーアンテナの波源分布がテーラ分布に, 限りなく近くなるよう遺伝的アルゴリズムを用いている.そして, サブアレーの給電分布を求めることにより, 給電系の簡略化が図られることを示している.

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エレベータ群管理システムの目的は、限られた数のエレベータを効率良く運行し、発生したホール呼びに対して適切なエレベータを割り当てることである。従来の群管理システムの割当方式では、待ち時間の短縮を主としている。しかし、乗客の要求はサービス時間の短縮であり、待ち時間のみでなく乗車時間の短縮もおこなうことによって、さらにサービスの向上が期待できると考えられる。そこで本論文では、乗車時間をも考慮したトータルファジィ制御方式を提案する。本論文で用いるシステムはファジィエキスパートシステムとした。これは、エキスパートシステムの推論部にファジィ推論を用いたシステムである。本論文ではトータルファジィシステムを導入する前段階として乗車時間を考慮に入れない方式としてファジィエキスパートシステムを導入したファジィエリア制御方式を作成した。トータルファジィ制御方式はこれをベースとして構築する。計算機によるシミュレーションによれば本研究のトータルファジィエキスパートシステムはある特定の交通流に対してサービス時間を減少させる効果がある。

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Fisherに始まる線形判別(正準判別分析)は, データ集合をある直線上に射影することによって判別分析を行うもので, その線形判別関数は判別のための一個の総合指標として用いることができ, 多くの属性を直接用いるルール形式の判別法よりも構造が単純で理解しやすい.一方, 異なるクラスのデータが混在して, 境界が複雑な非線形性を持つ場合には識別率が低くなる.そのような場合, 非線形な領域を細かく分割し, それぞれに対して線形判別を行うことで識別率を向上させることが出来る.本研究では, 判別境界の非線形性を考慮するために, 境界付近にクラスター中心を配置するファジィクラスタリング法を提案し, クラスターごとに線形判別関数を用いるスイッチング線形判別法について述べる.提案法により, 線形判別分析における構造の簡便さ, 利便性を残して, 判別境界の非線形性を考慮したルール形式でかつ簡便な指標を用いる判別分析を行うことが出来る.

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複数巡回セールスマン問題(MTSP)とは, 複数のセールスマンが与えられた都市を巡回訪問するとき, ある評価関数値を最小にするような各人の巡回経路を求める組合わせ最適化問題である.この経路を求めるにあたって, 各セールスマンの担当経路の輻輳は最大限避ける一方で, 各セールスマンの担当経路長はなるべく均等化することが望ましい.本論文では, MTSPの一つの近似解法を提案する.提案の解法は, ファジィクラスタリングにより, 各人の担当経路の中心部分のみを決定しておき, 残された都市の各クラスターへの挿入を通して担当経路長の均等化を計るアルゴリズムである.MTSPの一種であるN-TSPに関して, Fredericksonらのツアー分割アルゴリズムとの解の比較を行い, 提案法の有効性を示す.

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