In this paper, the problem of designing optimal smoothing spline curves for a given set of discrete data is studied. For designing such curves, the normalized uniform B-splines are employed as the basis functions. First we derive a concise expression for the optimal solution of smoothing spline curves, yielding straightforward computational procedure. The so-called leave-out-one method is also employed for determining the smoothing parameter. Then, we develop an algorithm for computing the extrema, i.e. local minima and maxima, for the optimal curve. Since the curve is a piece-wise polynomial and is represented by the control points, the algorithm for detecting and computing the extrema is simple and easy numerically. In particular, it is shown that the algorithm yields extrema exactly under certain conditions. The validities of the proposed methods are examined by numerical experiments.

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MDやMP3といった圧縮オーディオの急激な普及により、圧縮によって失われた高周波成分を復元し音質の改善を求める要求が強くなってきた。本課題の最適な土台を提供するのがサンプル値制御理論であり、補間信号を圧縮前原信号が持つ周波数スペクトルに限りなく近づけるというアプローチにより、失われた情報を出来るがぎり適切に補間することが可能となる。本発表では、サンプル値制御理論に関して、そしてその応用例として現在取り組んでいるMDの高域補正に関して発表を行う。

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本研究では，極端に対立することのない複数の決定表から共通の知識を見いだす問題に対するラフ集合アプローチを提案する．複数の決定表に関するいくつかの研究はあるが，いずれも複数の決定表から決定ルールを抽出するという議論に終始しており，基礎となるラフ集合を陽に定めていない．本研究では，複数の決定表に対するラフ集合を定義する．この際，各決定表内のある程度の矛盾，複数の決定表間でのある程度の意見の対立を許容するため，可変精度ラフ集合の考え方を導入する．最後に，提案したラフ集合に基づき，決定ルールが抽出できることが述べられる．

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協力ゲームでは，各プレイヤーは提携に参加するかしないかのどちらかであると仮定している．これに対して，参加しないプレイヤーを反対者と中立者に区別して定義されるゲームは双協力ゲームと呼ばれる．本研究では，双協力ゲームにおける貢献度に基づく力関係の評価を与える概念として，各プレイヤーの擬バンザフ値を提案する．擬バンザフ値はすべての提携が等確率で生じる場合の貢献度の期待値として定義される．擬バンザフ値の合理性を示すために公理系を与える．

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協力ゲームでは，各プレイヤーは提携に参加するかしないかのどちらかであると仮定している．これに対して，参加しないプレイヤーを反対者と中立者に区別して定義されるゲームは双協力ゲームと呼ばれる．双協力ゲームにおける貢献度に基づく力関係の評価を与える概念として，擬バンザフ値はすべての提携が等確率で生じる場合の貢献度の期待値として定義される．本研究では，各プレイヤーの擬バンザフ値を全体合理性をみたすように正規化した概念として，正規化擬バンザフ値を提案する．正規化擬バンザフ値の合理性を示すために公理系を与える．

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通常の協力ゲームでは制限が考慮されていないため，提携に制限が加えられた協力ゲームに関する研究が行われている．また，協力ゲームをファジィ拡張したファジィ協力ゲームに関する研究も行われている．そこで，本研究では，この2つの概念を導入した協力ゲームから得られる提携に制限のある協力ゲームのファジィ拡張を取り扱う際に，"提携に制限を加えてからファジィ拡張を行う"アプローチにより得られるゲームと"ファジィ拡張を行ってから提携に制限を加える"アプローチにより得られるゲームとの関係を考察する．また，それぞれのアプローチによって得られるゲームの解に関しても検討する．

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本稿では，繰り返し囚人のジレンマゲームにおいて，学習することで相手の行動を予測するプレイヤーを提案し，「全面協調」や「しっぺ返し」など，その他様々な戦略をとるプレイヤーと対戦させることで，学習の有効性について検証していく．このとき，先行研究において安定的に強いとされている戦略が，本稿で提案するようなプレイヤーが存在する環境でも良い結果を残せるのか，また，学習により相手の行動を予測するプレイヤー同士が対戦したとき，どのような挙動を示すのかについても考察する．

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本論文では，多目的2人非ゼロ和ゲームにおいて，選好錘を用いた非支配均衡解を定義し，非支配均衡解であるための必要十分条件を与える．さらに，この条件を用いてPareto最適解や非支配均衡解が最適解となるような数理計画問題を定式化する．数値例を与え，定式化された数理計画問題を解くことによってPareto最適解や非支配均衡解が計算できることを示す．

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ＶＬＳＩ設計におけるフロアプランの最適化問題において，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm: GA）が有効であることはよく知られている．GAは交叉演算を中心に新しい探索を見つけるため，大域探索には非常に有効であるが系統的な局所探索を行うことができない．一方，シミュレーティドアニーリング（Simulated Annealing: SA）に代表される一点探索は近傍探索には有効であるが大域探索を行うことができない．そこで相互的な２つのアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド探索が近年注目を集めている．しかし，GAは多点探索であるがゆえ処理に時間がかかり，SAは近傍探索のためステップ数が多くかかるという問題が内在する．そこで，本研究ではGAとSAのハイブリッド探索を高速で実現するアーキテクチャを提案する．本アーキテクチャは，GAとSAのハイブリッド手法や，各パラメータに対して高い自由度を与え高速な最適解の探索を実現する．

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本論文では，交叉操作が進化型多目的最適化（Evolutionary Multiobjective Optimization: EMO）手法の性能に与える影響を調査する．また，EMO手法の性能と交叉操作で用いられる親個体の類似度の関係を調査する．まず，交叉操作を用いるEMO手法と，交叉操作を用いないEMO手法を比較することで，EMO手法における交叉操作の必要性を明らかにする．次に，EMO手法の性能と交叉操作で用いられる親個体の類似度の関係の調査より，類似した親個体を交叉させると，EMO手法の性能が向上することを示す．

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一般に，進化型多目的最適化（Evolutionary Multi-objective Optimization: EMO）手法を用いて最適化を行う場合，意思決定者の選好情報は事前に想定されていない．EMO手法は，多くの多様な非劣解集合を探索しようとする．意思決定者は，EMO手法により探索された非劣解集合から最終的な解を選択する．一方，参照解に基づくEMO手法は，意思決定者の選好情報を参照解という形で考慮して最適化を行う．本論文では，EMO手法と参照解に基づくEMO手法の性能を比較する．

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局所解を多数持つ連続的最適化問題に対する近似解法としてカオス多点探索法がある．この方法はカオス軌道を用いた大域的探索により，良質な解の存在する可能性が高い領域を見つけると，局所探索プロセスを実行する方法である．本研究ではNP困難な組合せ最適化問題である２次割当問題の近似解法としてこの方法を拡張する．そして，従来の最急降下型カオス生成法の問題点を指摘し，新たなアフィン変換型カオス生成法を提案する．また，局所探索プロセスにも，解への収束速度向上が期待できるアフィン変換法を用いる．数値実験により，提案法による大意的最適化の有効性を検証する．

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大規模な最適化問題を効率的に解くため，決定変数の一部を固定し，解空間を次元の小さな空間に移すことが考えられる．Free&Freeze法は人間の運動の発達過程にヒントを得たメタ戦略で，固定（凍結）する変数と，固定せず自由（解放）にする変数の組合せ，および，近傍サイズを逐次的に変えてゆく可変近傍探索法である．前回報告したFree&Freeze法では，変数の凍結と解放の変化パターンがスタテックであったが，今回，目的関数空間の景観に応じて，アダプティブにパターンを変えるメカニズムを組み込んだ改良型Free&Freeze法を新たに開発したので報告する．

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確率的DEMATELを用いて不確実性のもとで，消費者の食品購入の際の不安要因同士の因果関係を調べ，階層構造モデルを作成した。そして，食品購入に対する安心を獲得する上でどの不安要因から順に軽減・解消することが有効であるかを分析した。

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半導体生造におけるイオン注入工程では，多種のイオン注入を数台の注入装置で行っている．イオン種切替の際には長時間の段取り替え作業が必要となる．本研究では，生産効率性を低下させる段取り替え時間を削減するため，イオン注入装置での使用イオンの専用化について考察する．専用化する装置とイオンを決定するヒューリスティクスを提案し，その有効性を現実データに基づくシミュレーションにより検証する．

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生産計画におけるプロダクトミックス最適化問題を対象として、数理計画モデルを構築する。その際、使用設備負荷、中間製品における在庫費用、および製品生産過程での工程順序を考慮した上で、限界利益を最大化するプロダクトミックスを獲得することを目指す。その中で対象問題の規模を大きくする、0-1制約を加え混合整数計画問題として定式化した場合に製品と設備の関係を見直し、計算時間の増加を防ぎ、求解を可能とする枠組みを構築する。

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弾性表面波（ＳＡＷ）フィルタはバンドパス特性を持ち、その周波数特性は圧電体や電極の材質のほか、圧電体の基板上に作られるすだれ状電極（ＩＤＴ）の形状や配置に支配される。ＳＡＷフィルタの最適設計では、ＩＤＴのモデル化誤差や加工誤差、材質のバラツキなどがその周波数特性に及ぼす影響を考慮して設計する必要がある。そこで本稿では、ロバスト設計手法のひとつであるタグチメソッドで用いられるＳＮ比を目的関数とし、求められるＳＡＷフィルタの機能を制約条件として、ロバスト設計問題を制約条件付き最適化問題として定式化する。そして、ペナルティ関数法に基づく、遺伝的局所探索法によって解く。

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近年の情報化の急速な発展に伴い、大規模ゲートのシステムLSI時代を迎えている。これにより入力データが大規模化し、処理時間の増大をまねいている。 そこで本研究では、一部をハード化することによって処理を高速化し、処理時間問題の解消を図る。フロアプランシステムには離散最適化問題に対して強力な解探索能力を有する遺伝的アルゴリズムをベースとしたアルゴリズムを用い、解表現方法にはシーケンス・ペア法を用いた。従来のフロアプランシステムにおいて、アルゴリズム分析とともに、処理時間増加を招いている箇所を特定し、アーキテクチャの検討を行い、ハード・ソフト連動の動作環境を構築する。

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近年、VLSIの微細化と回路規模の大規模化による配線遅延の増加が問題となっている。特に複数配線になるバス配線では、遅延がLSIの性能に対して、支配的になってきている。そのためレイアウトの初期段階から、遅延等のシステム性能を効果的に見積もるフロアプラニングの重要性が増している。そこで本研究では、バス配線やタイミングを総合的に考慮した新しいフロアプラン手法を提案する。提案手法では、フロアプランの表現手法にシーケンスペア法を、ベースアルゴリズムに遺伝的アルゴリズムをそれぞれ採用した。また、比較実験により、提案手法の有効性を確認した。

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電力系統を制御する方法の1つに直列制御機器を用いる方法がある。ループ系統では線路に直列制御機器を導入してリアクタンスを変化させることで潮流を制御することが可能である。このような直列制御機器の導入を考慮した最適潮流計算は非線形性を持ち、正常に最適解に収束しない場合がある。一方、線形計画問題は中心パスの近傍を定義した内点法を用いて安定的に解くことができるが、非線形計画問題にはそのまま適用することができない。そこで、非線形計画問題で利用可能な中心パスの近傍を定義し、その近傍から逸脱することなく点列を生成して最適解を求める手法について、上述の最適潮流計算を対象として検討した結果を報告する。

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　現在の日本において盲導犬の絶対数が不足している状況を考慮したとき、盲導犬の働きを代替し、かつ視覚障害者の屋外移動での負担を軽減する機能を有する歩行補助ロボットの開発は有用であると考えられる。ここでは視覚障害者を介助する盲導犬と同等の働きをする福祉ロボットの開発について報告する。最近、歩道に設置が進んでいる点字誘導ブロックを利用したビジュアルフィードバック制御による歩行補助動作を実現する移動ロボットについて報告する。開発した移動制御方策と点字誘導ブロック上の障害物を回避して誘導ブロックに沿った移動を継続する制御方策を搭載した試作機の動作実験を通して、安全に歩道上を移動する歩行支援システムを提案する。

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我々人間は日常生活の中で様々な活動を行っている．そして，これらの活動が身体的，生理的に与える影響は大きい．ヒトの体調や健康状態は日々の活動によって大きく左右されるため，日常生活におけるヒトの活動を計測し，それがヒトにどのような影響を及ぼしているかを明らかにすることができれば，日々の活動から罹患の兆候を事前に発見することができると期待される．そこで本研究では，ヒトの代表的な活動の一つとして歩行動作に着目し，加速度センサとジャイロセンサを用いて歩行モードの識別を試みた．計測に使用する加速度センサとジャイロセンサはウェアラブルコンピュータと組み合わせることが容易であるため，ユーザに負担を与えない無拘束，無意識の日常生活における計測への応用も可能であると考えられる．

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近年の高齢者の増加により，介助者の肉体的負担が増大している．これを軽減するために福祉機器にパワーアシストシステムを導入する研究に注目が集まっている．そこで，3自由度（前後並進，左右並進，回転）をもつ全方向移動車椅子に介助者用のパワーアシストシステムを構築を目的とする．介助者が介助者用ハンドルに加える力と介助者の意図が必ずしも一致しないことに注目し，ファジィ推論を用いたシステムを構築している．しかし，ファジィ推論のパラメータは試行錯誤によって決定したもので必ずしも万人にとって使い勝手の良いものではない．そこで個人個人の特徴に合わせファジィのパラメータをオートチューニングするシステムを構築し，実験・検証を行った．

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人間型多指多関節ロボットハンドを用いてマッサージ動作を人間に対して行なう際，制御設計や凝りに対する揉み力の調節をするためには人間のダイナミックスを知る必要がある．そのために，ロボットハンドの指先力と指先位置のデータを用いて可変忘却因子付き逐次最小二乗法より生体の力学特性をモデル化した皮膚筋肉モデルを推定した．そして，それに適した制御設計を行なうと共にインピーダンス制御を行なうことによって，人間の凝り具合に適したマッサージモーションを実現の目的とする．

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ロボットアーム・ハンドシステムにおいて,アーム部の力出力に比べてハンド部の出力が小さく，指先先端の出力がハンド部の出力に制限されてしまう問題がある.そこで，アーム部の出力を指先に伝達させるため，指先に機械的な拘束を設けることで，ハンド部出力以上の指先力を発生させることを試みる．そして，制御手法に冗長マクロ・マイクロインピーダンス制御を用い，アーム部による強い力とハンド部の高い位置・力追従性能を活かす制御を目的とする．また，応用動作として，マッサージ動作のひとつである指圧動作を行う．

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光ピンセットの捕捉力は光の運動量の変化によるものであり、操作者は光ピンセットの操作の際に、光ピンセットと操作対象との間に生じている捕捉力を直接知覚することはできない。そのために操作対象に無理な力を加えて操作を誤ったり、操作対象を傷つけてしまうことがある。この問題に対して、操作対象に加えられている力を知覚しながら操作できれば、光ピンセットの操作性向上に繋がることを期待できる。本発表では、画像処理技術を応用した捕捉力提示手法を提案する。また、捕捉力提示機構を備えた光ピンセットシステムの試作を行い、提案手法の有効性を確認したので報告する。

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近年，少子高齢化に伴う諸問題が検討されてきている．本講演では，高齢者介護環境のひとつとして上肢リハビリテーションシステムを取り上げ，理学療法士と患者間を遠隔制御技術によって補完するシステムを提案する．本システムでは，２自由度リンク機構をインターフェイスとして，理学療法士と患者の双方に設置し，力覚フィードバック・提示を伴うバイラテラル制御系を構築し，遠隔地間でも安全なリハビリテーションを行えるシステムとしている．さらに，生体信号情報として表面筋電位情報を視覚的にフィードバックすることで，施術の進捗状況等を療法士が判断できるシステムとしている．また，制御工学の観点からは，通信ネットワークを含むシステム全体の安定性について議論し，これを通して，本システムの電磁ブレーキを用いた力覚提示系が，通信の時間遅れに対しても安定に動作することを確認した．

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本研究では、脳磁図（MEG）と機能的MRIという計測原理の異なる2つの非侵襲計測法を用い、大脳皮質の第1次視覚野（V1）および第5次視覚野（V5/MT）という複数の脳領域を賦活する仮現運動視覚刺激の観測時における神経活動の計測と解析を行った。V1およびV5は空間的に近接しているため、脳磁図では2つの信号源からの信号が混在して計測される。空間的・時間的分解能の高い統合解析を目指し、その第一段階として、脳磁図と機能的MRIから独立にV1とV5の信号源推定を行い、結果の比較・検討を行ったので報告する。

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近年の計算機性能の急速な向上にともなって，生体や細胞などの機能を計算機上で構成し，シミュレーションによって病気の原因解明，病態の把握などの解析を行おうとする生体・細胞シミュレーションの研究が盛んになっている．その中で，血糖値調節機構に関する研究も行われているが，従来提案されている血糖値調節機構モデルのほとんどは，全身の血行動態を考慮に入れておらず，また，血糖値に応じたインスリン分泌速度を含めた全身のモデルとなっていなかった．そこで本研究では，全身の血行動態を考慮に入れた詳細なモデルを作成する第一段階として，門脈におけるインスリン作用に注目したモデルを構成し，シミュレーションによりその有効性を検討した．

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生体機能は様々な現象が相互作用する事により成り立つ．著者らのプロジェクトで提案するDynaBioSでは分散コンポーネントアーキテクチャに基づき個々の現象に対するシミュレータをコンポーネントとしてコンポーネント間通信により相互作用させることで，生体機能の解析における計算モデルの修正・検証を容易にする．本報告ではDynaBioSの中核部分（DynaBioS core）の設計，および，DynaBioSに基づく分散型生体機能シミュレーションとして分散強連成による心筋組織拍動シミュレーション，心筋組織における興奮伝播シミュレーション，および上皮細胞生理を考慮した薬物吸収シミュレーションについて報告する．

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循環動態シミュレーションでは，左心室モデルとして，血管系モデルとの結合が容易な時変弾性モデルを用いることが多いが，心筋細胞や構造に起因する病態のシミュレーションが困難であるという問題があった．有限要素法に基づく左心室構造力学モデルは，細胞モデルが発生する収縮力を形状モデルの応力として用いるため，様々な病態解析に有効であると考えられるが，血管系モデルとの連成シミュレーションを行う場合，連成アルゴリズムが複雑になり，血管系モデルの変更コストが高いという問題があった．この問題を解決するため，本研究では，代表的な血管系モデルとの連成が可能な，左心室構造力学モデル連成アルゴリズムを提案する．

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近年，手術中の患者の安全や麻酔科医の負担軽減のために，全身麻酔下における鎮静度を自動制御するシステムが注目されている．本報告では，吸入麻酔薬であるセボフルランの投与量を調節することにより，鎮静度を制御するシステムについて述べる．このシステムでは，麻酔薬の投与量を操作量とし，鎮静度の指標である BIS を制御量とした．また，制御対象を麻酔器回路モデル，薬物動態モデル，薬力学モデルによりモデル化し，それぞれのパラメータを測定データにより定めた．制御対象はむだ時間を含むので，適切な制御を行なうため状態予測制御法を適用した．最後に，このシステムの有効性を確認するために，シミュレーションを行なった．

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We developped the wearable sensor system for workload evaluation of the plant maintenance operation. This system can gather 2-ch ECG and 3-axis acceleration. Using these data, we estimate the index of workload at real time. Also we developped the workload database to plan proper process considered workload. This database is composed of the standard workload according to the experimental data in the laboratory

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睡眠時における20分間のＲＲＩに対して，カオス解析を実施して，最大リアプノフ指数，ＫＳエントロピーの変化を検討した．結果として最大リアプノフ指数とＫＳエントロピーは，ＲＥＭ期にＳＷＳ期に比べて統計的有意に増加し，これらが睡眠期を判別する有効なパラメータであることが示唆された．さらに，全睡眠ステージと最大リアプノフ指数とＫＳエントロピー間にてクラスカル-ウォリスの分散分析を実施し，心拍の非定常成分から睡眠段階が推定できる可能性を得た．

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睡眠には１日の１／３の時間が費やされており，身体諸機能を健常に保つために必要不可欠である．また，人間にとって睡眠の質は生活の質をも左右する重要な指標である．このように睡眠の質と健康には密接な関係があり，１日の睡眠状態を長期に渡りモニタリングすることは健康状態を評価する手段として重要であると考えられる．一般的に，睡眠状態をモニタリングする方法は睡眠ポリグラフと呼ばれる脳波，眼球運動，顎筋電などの生体情報を計測し，これらを総合して睡眠深度を判定しており，病院や専門機関での検査が必要である．一方では，自宅で簡便に睡眠状態を計ることができる装置が望まれており，近年では，無拘束に睡眠時の呼吸や心拍を計測する手法が確立されている．呼吸運動は睡眠の状態に密接に関係していることがこれまでの研究で知られているにもかかわらず，睡眠の状態を推定する指標としては主に心拍が使用されており，呼吸の検討はされてこなかった．そこで本研究では呼吸波形に着目し，睡眠状態を推定する方法を考案し，この精度を確認したのでこれを報告する．実験は２０歳代の健常男性５名に対して睡眠ポリグラフ，胸部の呼吸運動の計測をおこなった．得られた呼吸運動の振幅の５分間におけるＣＶ値を求め，ＲＥＭ睡眠，覚醒時（安静仰臥，閉眼），ＳＷＳ睡眠の３状態で評価したところ，有意な差異が認められた．次に，同じ被験者の終夜のデータを用いて，５分間におけるＣＶ値を使用してＳＷＳ睡眠期間の推定をおこなった．これと睡眠ポリグラフから判定された睡眠深度の結果と比較すると，平均感度０．６３，平均特性０．９０と，高精度にＳＷＳ睡眠期間を推定できていることが確認された．以上のことから，睡眠時の呼吸波形のみを使用して睡眠の状態を推定する可能性が示された．

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現在，睡眠時無呼吸の治療法としては持続陽圧呼吸(CPAP)療法が広く用いられている．CPAP療法とは，鼻マスクを用いて気道内に持続的に陽圧を加える人工呼吸法であり，多くの症例で有用性が報告されている．また，睡眠時無呼吸は慢性心不全患者が併発する症状の1つであり，その病態を増悪させることが知られている．そこで，本研究では，睡眠時無呼吸を併発している心不全患者を対象とし，酸素飽和度維持のための調整法，および適切な酸素投与法を検討することを目的として，CPAP療法時の酸素飽和度の動特性をモデル化した．

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Body temperature regulation functions are noticeably diminished during sleep as compared to during wakefulness. So it is important to create a warm environment to ensure sound and restful sleep. In this study, we controlled the temperature in the subject's bed at 32 degree, and examined how this affected sleep. The results indicated that this temperature control did not hinder the reduction in heart rate during sleep. We were able to confirm that the ratio of slow-wave sleep (SWS) increased in comparison to cases in which the temperature in the bed was not controlled. These results show that temperature control does not hinder sleep, which functions to provide the body with rest, and therefore has the potential to improve the quality of sleep. Furthermore, the results of subjective evaluations indicated that temperature control improved the level of comfort in going to sleep under the cold climate.

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近年，先進国において高齢社会が現実のものとなり，日本では特に急速な高齢化が進んでいる．現在，国内の要介護認定者は400万人を超え(2004年10月)， 2000年の制度発足時より87%増となっている．ご自身で寝返りをうてない要介護者にとって痛みや褥瘡（じょくそう＝床ずれ）を予防するための体位変換は非常に重要な介護であり，少なくとも約2時間毎の介護が望ましく，夜間の睡眠時においても同様の周期で行う必要がある．在宅介護の場合は，家族が約2時間毎の体位変換介護を行う必要があるため，介護者・被介護者ともに連続した睡眠をとることができず，身体的・精神的に大きな負担を伴う．また，施設・病院等の実務担当者にとっても，体位変換介護が重労働であることに変わりはない．そこで我々は，こうした介護・福祉分野の中で最も介護の負担が大きく，被介護者にとっても深刻な問題の１つである体位変換介護に着目し，本来，人が自然に行う寝返り動作を寝たきりの人が行えるようにアシストする高機能体位変換介護ベッド「hist（ヒスト）」を開発・商品化したので，これまでの使用事例を交えて報告する．

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データ集合に内在する構造を把握するためにFuzzy c-Means（FCM）クラスタリングをはじめとする教師なし分類手法がしばしば用いられる．しかし，これらの手法は量的なデータのみを考慮することが多く，質的な変量を含むデータベースには適用できない．本研究では，量的データと質的データの両方を含む混合データベースにFCMクラスタリング法を適用するために，FCMクラスタリングに適した質的データの数量化の機構を組み込んだ繰り返しアルゴリズムを提案し，種々のデータ集合を用いて得られた数量的得点の妥当性を検証する．

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サポートベクターマシン(SVM)では，分離不可能な学習データを特徴空間上で判別する場合，判別平面に対する誤差量を目的関数値へのペナルティとして加え定式化し，分離超平面を求める．これに対して，学習データの各々の違反量を特徴空間の各次元に割り当て(Soft-margin extension)，直接的に分離超平面を求めるDirectSVMという手法が提案されている．本論文では，こうして得られた2次計画問題をGoldfarb Idnani法(GI法)で解き，DirectSVMの結果と比較する．この2次計画問題はきわめて疎な構造をもつが，この疎な構造を利用してGI法を能率的に実行することを考える．

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Fuzzy c-Means（FCM）に代表されるファジィクラスタリングではK-Means法における目的関数を非線形に変形することでファジィ分割を得ている．標準的な手法ではメンバシップのべき乗を，また正則化の概念を用いた手法ではエントロピーやK-L情報量といった非線形項を用いることで，K-Means法の線形計画問題を変形していると考えられる．そこで，本研究では，標準的な手法のべき乗項を種々の非線形項に変形することにより，目的関数を非線形化するという考えに基づく新たなファジィ化法を提案する．

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本研究では，重み付き学習用パターンを用いることにより，過剰適合を避けることのできるファジィ識別システムを提案する．従来のファジィ識別システム構築では全ての学習用パターンを対等に扱っているため，評価用パターンの識別では過剰適合を起こす恐れがある．そこで，過剰適合を避けるために，重み付き学習用パターンを用いて，任意のクラスの評価用パターンの識別正解率を向上させるファジィ識別システムと，全体の評価用パターンの識別正解率を向上させるファジィ識別システムを提案し，数値実験によりその有効性を示す．

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大規模データベースからの知識発見やデータマイニングにおいては，データ集合に内在する相関関係の抽出が目的となる．本論文では，線形モデルを用いた知識発見のための新たなアプローチとして，ファジィクラスタリングを用いた主成分分析における変量選択手法を提案する．データ行列の低階数近似に基づく主成分分析の目的関数に変量を選択するためのメンバシップを導入し，不要な変量の重みを小さくすることでそれらの影響を削除し，相関関係の抽出を重視した線形モデルの推定を行う．

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多変量解析手法にファジィクラスタリングを融合することによりデータ集合の局所的な特徴を抽出する試みが数多くなされており，大規模なデータベースから潜在的な特徴を見出されることが示されている．ただし，それらのデータベースにおけるデータは欠測値を含むことが多い．本研究では，無回答を含むカテゴリカルデータが与えられたときに，欠測値の影響を考慮しながら，個体と項目の両方を分割しながら低次元散布図を得る手法を提案する．提案法は，等質性分析に個体と項目の両方に対応したメンバシップを導入することでファジィクラスタリングを施す．また，欠測値に対応する逸脱度に重み0を掛け合わすことにより，すべての観測値を生かしたクラスタリングを行う．

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文字認識や顔認識などのパターン認識システムでは、まず対象から特徴抽出を行い、その特徴量を用いて識別を行う。従来の認識システムでは、識別部をいかに最適化するかを問題としており、統計的手法や学習等を取り入れ、活発な研究がされている。しかし実際の問題では、識別部よりも、特徴抽出部によって認識系の性能の大半が決定付けられてしまう。したがって、識別部をいかに最適化しようとも、認識性能が向上しないことが多い。そこで本発表では、特徴抽出部を学習によって再構成することで、認識性能が向上する認識システムを提案する。具体的には、特徴抽出フィルタの学習・反学習アルゴリズムによって、クラスを分類する特徴を獲得する。また、実際の問題に適用し、認識システムの認識性能が向上した結果を示す。

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画像データの圧縮の方法としては，JPEG形式をはじめ，多くの標準化が進められている．それらでは，線形モデルを用いたデータ次元の圧縮がしばしば用いられる．一方，多変量データからの低次元特徴量の抽出に際して，主成分分析にクラスタリングを融合することで，潜在的かつ局所的な線形構造を見つけられることが知られている．本研究では，局所的な線形モデルの有効性を生かした画像データの圧縮を提案し，圧縮効率が向上することを検証する．

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外観検査の検知などにおいては、検知すべき欠陥の形状や濃淡などの特徴が多岐にわたることがある。本発表では、抽出された特徴の識別境界の学習だけでなく、認識に用いる特徴抽出フィルタも強化信号(正常・異常などユーザが望む判定結果)に基づいて競合学習させることで、認識性能を向上させる学習アルゴリズムを提案する。　このため、少数のフィルタでも広いバリエーションの不定形異常に対する検知が可能であり、検査画像中に含まれる汚れやゴミなどの不定形で背景との輝度差の微小な異常領域の検知が可能となっている。

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本研究では，道路監視カメラからWEBを通じて送られてくる遠隔地の画像を，天候状況(晴天，雨天，曇天)，時間帯(昼間，夜間)について分類する問題を扱う．画像内の領域を数ヶ所指定し，その領域における濃度平均等，天候や時間帯に関係の深そうな比較的容易に算出できる量を算出し，それを用いて特徴ベクトルを構成することにより，自己組織化マップ(Self-Organizing Map;SOM)によるMapを作成する．これにより，天候や時間帯により，画像がどのような特徴をもつものが現れるのかといった分析を行うことが可能である．

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従来型テクニカル分析手法を用いて株式売買を行う際には、「ゴールデンクロス」や「デッドクロス」が生じた後に株式売買を行うこととなる。しかしながら、こうした従来型手法では急激に変化する株価の動きに機敏に対応できない可能性が生じる。従って、「ゴールデンクロス」や「デッドクロス」が生じる前に取引を行うことが出来るならより効率的な売買が可能となるであろうと考えられる。本研究では、従来型テクニカル分析手法を活用する一つの試みとして、遺伝的アルゴリズムを融合した新しい株式売買意思決定支援システムを提案する。そして様々なコンピュータシミュレーションにより提案手法の有効性を確認する。

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