ノードとエッジで表現されるネットワーク構造は現実世界の問題のシンプル化であり,これまでは身近で観測できる少人数の人間関係などで研究が行われてきた.しかし,近年はインターネットなど大規模で特定の構造を持つネットワークデータが生み出され,その中から見出されたスケールフリー構造をはじめとした様々な特徴の研究が盛んである.本論文では隣接行列でシンプルに表現されたスケールフリー構造を持つネットワークのファジィクラスタリングを提案する.提案手法は負の次数相関と各ノードのクラスタ中心へのメンバーシップ値と距離を考慮したモデルになっており,スケールフリー構造をもったデータセットに対しては他手法より優れた性能を達成している.
本論文では,分布を対象とするクラスタリング手法の性能を調査する.2つの分布間の距離としてL<jats:sup>2</jats:sup>距離を考え,L<jats:sup>2</jats:sup>距離を2つの分布の密度差推定により求める.密度差推定の方法として,カーネル密度推定によりそれぞれの分布の密度関数を推定した後にその差を計算する2段階推定法と,最小二乗密度差推定法による直接推定法の2つを考え,それぞれの場合のクラスタリング性能を数値実験により調査する.
本研究では,小型の滑空ロボットによる長距離の自律飛行に焦点をあてる.そして,ファジィ推論を用いた操舵制御システムを構築する.ロボットが動力を用いずに長距離を飛行するためには,上昇気流によって受動的に高度を上げる必要がある.そこでファジィ推論において,グライダー操縦士による経験的な操舵を考慮した前件部と後件部を設定する.最後にシミュレーション実験を行い,ロボットが遠方にある目的地まで長距離飛行できることを示す.
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