複数入力システムに対してルールの前件部に入力項目が1つしか含まれない「単一入力ルール群(SIRMs、Single Input Rule Modules)結合型ファジィ推論モデル」を提案した。提案手法では、まず各入力項目に対応してそれぞれ1入力のファジィルール群を構成し、次に入力項目のシステムへの貢献度あるいは制御の目的に合わせるように各入力項目に対して重視度を定義して、そして各ルール群のファジィ推論結果の重視度付き総和を最終出力とする。従来手法に比べて提案手法では、ファジィルール数とパラメータ数を大幅に減らせるだけではなく、ルールの設定も簡単にし、また目的に合わせて入力項目を直感通りに強調したり抑制したりすることもできる。提案手法を典型的な1次遅れ+むだ時間系および2次遅れ+むだ時間系に適用して、従来手法より制御性能の点でもかなり改善できることを示した。さらに、簡略化ファジィ推論法を用いた場合の提案手法の学習アルゴリズムを導出し、4入力1出力の非線形関数を同定することにより、非線形システムに対しても提案手法が精度よく対応できることを確認した。

抄録全体を表示

近年、放送や通信の発展によって、一般ユーザに提供される情報の量が急増している。特にマルチメディア情報を扱えるようになってきた現代においても、インターネット、文字多重放送などではテキスト情報が内容の主要部分を占めている。テキスト情報の量が多くなれば、ユーザは大量の文章を読まなければならず、情報利用が非常に困難になる。このような状況においては、大量のテキスト情報から要点を抽出し、興味のある情報だけを選択的に取り出す情報要約・検索手法が求められる。この要求に対して、従来より、自然言語処理の分野において、いくつかの手法が提案されている。これらの手法では、文章の意味的側面まで捉えることができ、より高度な要約・検索が実現できる。しかしながら、形態素解析や文脈理解を行うために、類似語辞書、文法知識、意味辞書など、大規模な辞書的情報を必要とするため、固有名詞など新たな表現の出現に対して柔軟に対応できない。一方、これらの辞書的情報を用いずに、単語の出現頻度などから要約・検索を実現する手法がある。この手法は適用範囲が広く、固有名詞など新たな単語の出現に柔軟に対応できる反面、例えば、頻出単語が要約結果として単に提供されるなど、結果がユーザにとって分かりにくい。また、検索が単純なキーワード文字列の照合で行うため、要約・検索能力が低いといった問題がある。若者らは実用面から考えた適用範囲の広さに重点を置くために後者の立場をとり、大量の日本語テキスト情報からホットな話題を抽出して要約するシステムKEIFIS(Keyword Extract and Information FIltering System)を開発した。KEIFISでは、より高い要約・検索能力を実現する以下の特徴を持っている。(1)ホットな話題を特徴付ける関連単語を抽出し、関連単語を組み合せることにより要約結果を表現。(2)ユーザの興味ある情報を話題単位で検索し、新たな関連情報の到着を監視。また、KEIFISの実問題への適用例として、実際に放送されている文字多重放送のニュース番組に適用し、適切にホットな話題を抽出できることを確かめた。

抄録全体を表示

古くなった点字図書は潰れ、割れ、穴あき、汚れなどの物理的劣化が進んでいるために読み取りが難しい。我々は、点のある部分の集合と点のない部分に教師データをクラスタリングし、ファジィ推論で点の認識を行なった。各集合は、所属度により分類を行なう。このことにより、点の有無の認識が99.99%以上可能となった。クラスタリングのための特徴量は、濃度の分散、ハイライト総量、影面積、影総量を用いた。この他、輪郭線の長さも必要に応じて特徴量に加えている。また点字データのクラスタリングによる分類も行った。劣化点字は正常点、潰れ点、割れ点、穴あき点、その他の集合でクラスタリングを行なった。このクラスタリングによる分類により、劣化点字と正常点字の比率を求め、点字図書の印刷の善し悪しの傾向なども見極めることが可能となった。

抄録全体を表示

Experimental and computational fluid dynamics(CFD) approaches are now orthodox means in flow prediction. However, in some engineering applications where these approaches are used as a design tool, their expensive and time-consuming nature may hamper the process of reaching specialists' final goal. In this study, we investigated the potential of applying structured artificial neural networks to fluid dynamical problems. A typical hydraulic flow phenomenon, the Karman vortex street was examined here. For realizing the reasoning procedure in this investigation, the sensitivity study of the horizontal velocity profiles on several cross sections over the flow field was conducted. Based on the sensitivity study, three structured neural networks were employed to carry out the flow pattern estimation. They were modeled as the action side of a qualitative rule to work in the reasoning procedure. Compared with the computational fluid dynamical solutions, the estimation accuracy is very encouraging. Furthermore, the proposed reasoning procedure can give a prompt answer compared with those time-consuming conventional approaches.

抄録全体を表示

認知地図は人が頭の中に描く地図であり, 対象物の配置以外に道路や国境線などの尺度構成の計算に用いられない部分を描画する必要がある.本研究では写像制約としてアダプティブBスプラインを用いるニューロファジィ多次元尺度構成法を提案する.そして林の数量化理論IV類とW.S.Torgersonによる計量的多次元尺度構成法(Metrical MDS)にスプライン関数を適用する2つの認知地図作成法と比較検討する.認知地図を作成する目的は, 我々が認識している空間がどのように歪んでいるかをインパクトのある地図として表現することであり, 位相が大きく破壊されず現実の地図との比較が可能なものである必要がある.そこで位相破壊を防ぐ方法についても検討する.

抄録全体を表示

本論文では, 角型構造の大規模多目的ファジィ線形計画問題に焦点をあて, 近年, 坂和らによって提案されてきた対話型ファジィ満足化手法におけるDantzig-Wolfeの分解手法の有効性について検討する.Dantzig-Wolfeの分解手法と対話型ファジィ満足化手法を概観した後, 改訂シンプレックス法に対するDantzig-Wolfeの分解手法の有効性について検討するため, 3目的15結合制約の線形計画問題を取り上げる.ワークステーション上で, 50変数と200変数の数値例に対する数多くの数値実験により, Dantzig-Wolfeの分解手法の有効性を処理時間や必要記憶容量に関して数値的に検証する.

抄録全体を表示

産業における生産活動とそれに伴う産出物の間に存在する関係を示したものが生産関数である.生産関数の前提条件として, 係数が安定していることが挙げられる.しかし, 生きた経済現象から得られる統計値からは安定した係数値が得られることは少ない.生産関数の係数値のとる変化は, 経済システムのもつ可能性によっていると解釈できる.経済状況によっては資本投入量, あるいは労働人口の変動が生じ, 係数の変動が生じることは当然のことである.本研究では, 経済状況のもつ可能性を考慮し産業分析を行うために可能性回帰分析を用いることを提案する.また, 本論文では日本およびアメリカの産業, およびクロスセクションデータを用い日本の産業の特徴を抽出する.

抄録全体を表示

いくつかの営業所や支店(一般に, 事業体(DMU)という)から構成される企業において, 各事業体の相対的な個別の効率評価を行うことが重要な課題となっている.また, 企業をひとつの事業体とみなして, 属する業種内での各企業の相対的な効率性の位置づけも重要な課題となっている.このような背景から, 生産関数を用いた事業体の効率性評価の研究が盛んになっている.最近では, DEA(Data Envelopment Analysis)が, 生産可能集合の制約を満たす効率評価の手法として注目されており, CCRモデルやBCCモデルが考案されている.DEA手法において, 多入力多出力システムを取り扱った場合, 多入力に関して1出力の効率値だけがそのままDEA効率値として求められる場合がある.これは, この出力以外の他の出力が無視された場合であり, この状況は頻繁に起こる.これがDEA手法の最大の問題点として考えられる.また, DEA効率値に注目すると, 各出力を個別に目的関数とし求めた最大効率値よりも大きくなる傾向を持つ.以上のような背景から, 全般的な効率は, 出力を個別に目的関数と考えた場合の最大効率値と最小効率値との中間に存在と考える方が自然である.従って, DEAモデルにファジィ目標の概念を導入し, ファジィ満足化手法を提案する.しかしながら, このファジィ目標を導入した効率値の満足解は, 常に出力を個別に目的関数と考えた場合の最大効率値となる.ここで, DEAの目的関数に注目すると, 各出力に関しての効率値の線形和となっており, 各出力の効率値を個別に目的関数として定式化した多目的計画問題のスカラー化手法とみなすことができる.従って, DEAモデルを新たに多目的計画問題に定式化し, ファジィ目標の概念を導入し, 坂和らが開発したファジィ満足化手法の手順に沿って, DEAモデルの最大の問題点を解決するファジィ満足化手法を提案する.さらに, 坂和らが提案しているファジィ満足化手法の手順に従い, 意思決定者の満足度を考慮しながら, ファジィ満足解を更新し, 意思決定者が満足できる妥協的な効率値を求めることができる.この満足解の更新と, 入力改善計画は密接に関係しており, 意思決定者の満足度合いに基づく入力改善計画が, 意思決定者との対話により求められる.

抄録全体を表示