The transition of intelligent systems from laboratories to real world in the last decade has created a need for humanization of intelligent systems. In this paper we outline human-centered framework for development of intelligent systems. A distributed multi-layered multi-agent architecture is one of the four components of the framework. We describe in this paper that how the multi-layered architecture facilitates human-centered modelling of intelligent systems from multiple perspectives. The framework and the distributed multi-layered multi-agent ontology has been applied in a range areas including alarm processing, web mining, image processing, sales recruitment and medical diagnosis.

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An approach towards Emotional Intelligence implemented in Computer Mediated environments that improves the communication between humans via computer-aided devices as well between humans and machines was developed. Our greatest efforts were paid to how to extract, transfer and express emotion. Disregarding the semantic components, we examined different modes of communication: audio, visual and motional. Our approach is based on physical parameters, human based emotion feature extraction and model based decision method. For each mode the emotion relevant parameters were defined, extracted and their number reduced. Emotion samples were "translated" and "coded" into meaningful feature parameters. The relation between the physical variables and the psychological attributes was examined, and then the emotional groups based on parametric models were defined. Application examples are presented and the future direction of the affective human centred computing is discussed.

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In this paper, a diagnosis system, using fuzzy logic, for rotor bar defects in the squirrel cage induction motor is proposed. In the iron and steel industry, induction motors are widely used for various facilities. Recently induction motors have been used in rolling mills. Accordingly the requirement for stabilization in their operations has become very stringent. Various methods are used to diagnose the rotor bar defects of the induction motor, such as the frequency analysis method, the neural network method and so on. However it is difficult to quantitatively determine the degree of deterioration by conventional diagnosis methods. To overcome the difficulty, a new identification method using fuzzy logic is proposed for the diagnosis of rotors in the squirrel cage induction motor. Due to a lot of non-linear elements in the induction motor model, conventional identification methods, such as the least squares method, are not applied to the identification of the induction motor parameters. Our proposed method utilizes the simulator based on the mathematical model and the actual data. The rotor bars resistance in the simulator is modified reflecting the difference between the calculated current and the measured current. After iteration of these modification steps, the rotor bars resistance in the simulator converges to its real value. Using our proposed method, the trend of the rotor deterioration can be managed quantitatively, enabling the appropriate condition-based maintenance of the induction motors.

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コンジョイント分析は,諸要因の組合せに対する全体評価から各要因の部分効用を求め,より効果的な組合せを推定することができる.しかし従来の手法では予め何らかの効用関数モデルを仮定する必要があり,それが取扱う問題に適していない場合も考えられる.このような場合に有効であるラフ集合を用いたコンジョイント分析の新しい方法を提案する.コンジョイント分析が一種の多属性意思決定問題とみなせるので,本手法は半順序関係によるラフ集合に基づいている.提案手法によりIF-Thenルールを抽出し,半順序関係によって既存のデータより良い要因の組合せを見つけることができることが特徴である.

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本論文では,階層結合分解型ファジィモデル,周辺風速場情報,層別化を導入した台風の進路予測モデルを提案する.本モデルは,多入力1出力システムを複数のファジィ推論による1入力1出力に分解表現し,それらの出力を階層結合して記述することに特徴がある.入力として,従来用いられていなかった台風の周辺風速場情報を導入している.台風に関するデータは膨大なものであるが,重回帰分析や主成分分析を上手く用いて,本提案モデルの構築過程を示している.最後に,気象庁で用いられている時系列解析に基づくPC法とスーパーコンピュータを用いる台風モデルと比較し,本モデルが台風モデルには及ばないものの,PC法を上回る予測精度を有することを示す.

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配送問題を、実装・応用する実用的観点から定式化し、それを解くために必要な近傍(neighborhood)の概念を提案する。既知の配送問題要素間のコスト情報を活かし、コストを[0,1]実数値に正規化することによって、要素間の情報をファジィ的に評価する近傍度(neighborhood degree)の概念を提案する。それを応用して、解の品質に対して動的に定量評価できる全体近傍度(Total Neighborhood Measure)の概念を提案する。さらに、全体近傍度により評価値の低い解の劣化部分の同定・改善を行うための部分近傍度(Partial Neighborhood Measure)の概念を提案する。問題サイズが30〜5000の範囲の、一般性を考慮した(ベンチマーク・ランダム・フラクタル)TSP(Traveling Salesman Problem)データを用いた実験により、全体近傍度の特徴及び有効性を示す。また、実際のトラック配送問題を用いた実験を行い、(各車両が担当する経路を全体近傍度により評価し、評価値の低い経路の劣化部分を部分近傍度により同定して、当該部分の改善操作を行う)本提案が、パラメータ設定の工夫が不要であると同時に無駄及び重複操作を抑えることができ、進化的計算法を用いた結果に比べて15〜30%程度収束が速いことを確認する。

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複数の観測において、各観測は不明や矛盾を含み、かつ各観側間には正従属、独立あるいは負従属の関係がある場合を取りあげ、これら複数の観測を統合した結果の真理度を、個々の観測の真理度から求める。個々の観測の真理度はその観測の真、矛盾、不明、偽の度合いの組で表されるとし、これら度合いはメンバシップ関数を根拠集合の概念により定めるのと同様の考え方にもとづいて定める。複数観測の真理度は、これらメンバシップグレードで規定したファジィ集合の積演算の組み合わせとして求める。その際積演算は一般確率演算則に従うものとする。2つの観測および繰り返し観測に対する真理度を導き、そうして得られた真理度の性質などについて考察を加える。

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相手が発した文章の内容を,相手の好き嫌いの基準をもとに解析し,そこから相手の情緒を推測する手法として,情緒計算手法が提案されている.しかしこの手法では,連体修飾構造,特に節構造による連体修飾の際の好感度計算について有効であるとは言えず,これらの情緒空間に対して,例外処理となっていた.本研究ではこのような問題点を解決するため,連体修飾節の好感度計算に対して,ファジィ真理値限定を適用することによって,適切な計算と処理の統一を試みた.ファジィ真理値限定における真理値計算のうち,言語真理値による影響を修飾節の内容による影響と見なして計算を行う.その際,"好き"の度合を表す真理値と"嫌い"の度合を表す真理値を別々に用意し,被修飾語の持つ好感度に対して,修飾節の影響が打ち消す方向に大きければ,修飾構造全体の好感度を好きから嫌い,嫌いから好きへと変化させる.さらに,情緒計算手法の処理手順についても,効率化を図った.本手法を童話「かちかち山」に現れた連体修飾節に適用した結果を述べる.

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