従来のKohonenの自己組織化マップ(SOM)では入力データの特徴が変化していく場合にはその変化に対応できず、適用が難しいと考えられる。本稿では入力データの特徴が変化した場合、それを検出し、その変化に対応して自動的に特徴の追加学習を行い、マップを再構成させる追加学習手法と、元のマップにつけられていたラベルから再構成後のマップに対応したラベルの位置を自動的に検出し、ラベル付けを行う半自動ラベル付け手法の2つをそなえたSOMの自動追加学習システムを提案する。実験によりデータの特徴変化検出が可能であり、追加学習が有効である事を示した。また、追加学習後のラベルに関する検証を行い、半自動ラベル付け手法によってマップ再編成後のラベルに関する問題を解決した。

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This paper proposes a dynamic deletion method of units for SOM (Self-Organizing Map) by using the updated information of each unit on the competing layer. Concretely, during the process of learning, a unit with a low contribution to learning, is removed dynamically by each unit's ability to judge for itself (extinction of unit). This process may imitate a cell death in a living body. This dynamic deletion of units enables SOM to map the input data on the competing layer accurately with a small number of units. Furthermore, by using the proposed method, the input space with discontinuous distribution of data can be learned correctly.

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本論文においては、多次元データの分類に効果的な技術として知られている自己組織化マップ(SOM)を用いて、電力系統の末端に設置された配電用変電所での日々の電力需要のデータを平面上に可視化することにより分類可能であることを示し、さらに作成したSOMに蓄えられた過去の電力需要データの頻度分布情報から電力需要曲線の予測が行えることを示した。予測の内容は、電力会社が変電所設備の効率的な運用に役立てることを考慮し、当日の電力需要(最大電力需要値と到達時刻、並びに電力需要値の推移)と数時間後までの電力需要の2種類とした。この時、予測日によっては、日々の特異な気温変化によると想定される予測誤差の発生が認められた。その点を改善するために、学習データとして、気象情報の最低気温値と最高気温値を追加することにより、予測誤差の低減が可能なことを示した。また、数時間後までの予測に対しては、入力次元数の削減による入力データパターンの単純化と予測時間に対する実測データの入力数の割合を増加させる等の対策により、高い予測精度を得ることができることを示した。

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電力系統に点在する変電所の母線電圧は、調相設備を使用した無効電力制御により規定範囲に維持されている[1]〜[3]が、母線電圧の維持を目的とした制御を行っているため、電圧が規定範囲の上下限付近となっても調相設備の開閉制御が行われず、無駄な無効電力が発生している場合がある。この時、これらの無効電力が大きく、しかも変電所間の送電距離が長い場合は、その間で発生する送電損失も増大することになる。筆者らは、ファジィ推論[4]を用いた調相設備の最適制御を試み、変電所の母線電圧を目標電圧付近に維持すると同時に、無駄な無効電力の発生を抑制して送電線での送電損失を低減する検討を行ってきた[5]〜[8]。しかし、ファジィ推論ルールのチューニングに過去の実測データを用いたので、当日の気象状況などの変化により電力需要変化が異なった場合などには、得られたルールが不適なものとなり、期待した制御結果とならない事例が発生した[7]。本論文においては、多次元データの分類に効果的な技術として知られている自己組織化マップ(SOM)[11]〜[13]を用いて配電用変電所の母線電圧と電力需要の変化予測を行い、この予測結果を最急降下法を用いたファジィ推論ルールのチューニングに適用することにより、通常と異なる電力需要の変化に対応した調相設備の制御を実現できることを示した。

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超音波モータは負荷トルク印加時に制御入力の不感帯が存在することから,精密位置決め制御用アクチュエータとして利用するためには,不感帯を考慮した制御器設計が必要である。そこで,複雑な特性を有する不感帯に対し,設計者の知識や経験を制御器へ組み込むことが可能なファジィ推論を用いて不感帯補償を行う。この結果,主制御器であるPI制御器からみて不感帯を抑制した制御対象が構成できるため,高精密な位置制御が可能である。

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建築の平面形態には、その空間を体験する者の動線を決定する要素があり、人間と建築との関係に於いて重要な役割を担っていると考えられる。特に近代以降、直角構成による平面計画からの逸脱・逃避を試みる形態が現れ始めたのを皮切りに、多種多様な形態が建築の構成要素として用いられることが常識になりつつある現在、今一度この「平面形態」なるものを考えてみる必要があるといえる。本論文では、人間(空間体験者)の視点により、多種多様な建築平面形態の分類を可能にする指標(驚きの度合い)の提案を行う。その際、サンプルとして、著名な建築家の手による建築の平面形態を筆者の提案による「修正ボックス・カウント法」によって分析し、それらの結果を比較・考察するものである。

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本論文で扱うファジィ数間の積演算は,sup-min型の拡張原理に基づくものである。またファジィ数の定義は,正規性およびサポートの有界性の他に,メンバシップ関数が狭義単調かつ連続であるものとして与えられる。ただし正または負のファジィ数に限定せず,サポートが正負にまたがるものも議論の対象とする。はじめに,ファジィ数の全体から成る族が積演算に関して閉じていることが証明される。次に多項式タイプおよび区分的多項式タイプのファジィ数が定義され,これらの族が積に関する閉性をもつ部分族であることが示される。次いで,積に関する閉性をもつ本論文で最も小さい部分族として,三角型ファジィ数から生成される多項式および区分的多項式タイプの族が提示される。この最後に提示された族に対しては,正または負のファジィ数の場合は,任意の次数の区分的多項式タイプのものに対して乗算の計算公式が与えられ,サポートが正負にまたがるファジィ数の場合は,特に三角型に対して計算式が与えられる。

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女性のライフスタイルの中でも妊娠は短期間に急激な変化が生じ,身体的・心理的に危機的状況に陥りやすい時期の一つである.また心理的な不安を緩和するものとして他者からのソーシャルサポートが挙げられる.本論文では,妊婦の不安とソーシャルサポートの関連について分析を従来の統計的解析とファジィ構造モデリング「FISM/fuzzy」を用いて分析を行った.ファジィ構造モデリングを用いることによって,不安の程度の異なる妊婦におけるソーシャルサポートの構造が比較検討でき,ソーシャルサポートに関する不安の緩和への分析が可能となった.

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2入力1出力のファジィ推論エンジンをいくつか組み合わせた多段推論機構により,時系列データから推論・予測知識を抽出するシステムを構成し,手術中の時系列臨床データから,麻酔科医が手術中に行う血圧管理知識の抽出を試みた.前件部2入力,後件部1出力のIF-THEN形式で表したファジィルール群は2次元配列の表として表せるが,ファジィ推論エンジンはこれを知識としてファジィ推論する汎用のシステムである.これを階層的に多段に組み合わせることで多入力1出力の多段推論機構を構成した.この推論機構は複数のファジィルール表で表された知識を用いて時系列データの推論・予測をする.このファジィルール表現知識を,遺伝的アルゴリズムを用いて時系列データから適応・学習的に抽出する手法を検討した.簡単な生成規則により生成した時系列データを用いた模擬データによるシミュレーション実験をおこない,システムの有効性を確認した.さらに,実際に手術中に得られた血圧を制御する薬剤投与速度の時系列データを対象に,多段推論機構による血圧管理知識の獲得を試み,その結果を分析した.その結果,本手法は,麻酔科医の血圧管理知識の獲得に有効であることを確認した.しかし,入手データが限られていることなどさまざまな理由により,得られた知識が十分汎用的なものかどうかは評価できなかった.

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本論文は、区間回帰分析の動揺環境評価に対する応用について述べるものである。最初に動揺環境評価における評価手法についての現状を述べ、次に区間回帰分析による動揺環境評価を行った。その結果を、他の動揺環境評価に関する研究で用いられている等現間隔法の結果と比較を行い、区間回帰分析の動揺環境評価への適用性、動揺刺激に対する評価のばらつきについて検討を行った。さらに、区間回帰分析による評価結果を、ISOによる動揺環境の許容値と比較を行い、動揺刺激に対する許容値と主観評価値の関係を求めた。

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人間とコンピュータとのインタラクションにおいて,コンピュータに人間らしさを与えるために,顔の画像をインタフェースとして用いる試みが多く行われている.しかし,コンピュータ画面において顔の表情をインタフェースとして用いる場合,どのような表情が認知しやすいか,インタフェースとして適しているかに関する基礎的研究はほとんど行われていない.そこで,本研究ではそのような基礎的知見を得るために,線画による顔を顔画像刺激として用い,90度回転させた顔,180度回転させた顔と正立した顔との照合課題実験を行った.その結果,特定の感情や気質を表していると認知されやすい表情ほど,照合に要する反応時間が短く,視認性が高い表情であることが示唆された.

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