観測された混合信号のみを用いて原信号を推定するブラインド信号分離において，独立成分分析に基づく推定法が注目されている．原信号数がセンサ数以下の場合，独立成分分析は非常に高い精度で原信号を復元できる．しかしながら，独立成分分析を実環境下での観測信号に対して用いるとき，観測される原信号数は未知であるため，その能力を十分に発揮できないことが多い．そこで本稿では，観測信号のみを用いて原信号数を推定する方法を提案する．

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本研究が提案する「実時間時空間勾配解析ブラインド信号分離法」は, 観測点における音圧の空間微分が, 源信号の音圧時間微分の瞬時線形混合和で表されること.　を用い, 従来のコンボリューション型のブラインド信号分離問題を最も簡単な瞬時線形混合型ブラインド信号分離問題に帰着させ, 分離と同時に波面の到来方向を推定するものである.　ソフトウェアのみでCD品質の音声分離系を実現している

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雑音が重畳する音声に対して，音声スペクトルだけを抽出する方法が多数提案されている．最近の有用な音声スペクトル推定法として，音声スペクトルおよび雑音スペクトルの確率分布を仮定し，MAP推定により音声スペクトルを求める方法がある．この方法では，音声スペクトルの確率分布をあるひとつの関数で近似する．しかし実際には，音声が存在する場合と存在しない場合とでは，音声スペクトルの出現確率がそれぞれ異なると考えられる．そこで本論文では，音声が存在するか否かにより，異なった確率分布を利用する方法を提案する．具体的には，音声スペクトルが存在しない場合は，その確率分布を指数分布で近似し，存在する場合にはレイリー分布で近似することで，より高性能な音声スペクトル推定を実現する．

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本講演ではマイクロホンアレーを用いて遠隔発話音声を高品質に受音する際に必要となるビームフォーミング手法、音源位置推定手法、発話者位置推定手法および発話区間検出法について発表する。また遠隔発話音声受音に関してリアルタイムで処理可能な発話者位置推定システムについて実演する。

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本研究では、集団意思決定問題における意見の統合・合意形成支援の包括的手法を提案する。まず、各意思決定者から得られた評価ベクトルを基にファジィ分類行列を作成し、反射的・対称的・推移的性質の有無によって評価ベクトルをクラスタリングする。また、行列の累乗値が推移的性質を有する事から、異なる意見を調整する場合の調整目標値も算出する。これにより多様な意見の統合や調整を図り、集団意思決定支援を行う事ができる。

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近年,心疾患の診断には超音波を用いた心エコー法が用いられている.本研究では心疾患を機械的に弁別することを目的として,心エコー画像から取りだした局所心筋収縮率の時間変化に着目する.左室乳頭筋短軸断面の心エコー画像を6セグメントに分割し,各セグメントにおける心筋収縮率を求め,この6×N（サンプリング数）心筋収縮率時間変化行列の特異値分解により,健常者と疾患群の弁別の方法について検討した.また,本手法を狭心症の診断と虚血部位の特定に適用した例を示す.

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現在，商品に貼付されるラベルの検査方法の一つとして，複数名の作業員による全数目視検査が行われている．しかし，複数名による検査作業では，コストが高く，また作業員ごとの検査基準が一定でないことなどの問題がある．本研究では，これらの問題を解決するため，コスト低減および目視による判定誤差の解消を目的とした，適応的2値化を用いた持ち運び可能な卓上式ラベル検査システムの開発を行い，提案システムの検査能力を検証する．

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　現在，調剤薬局で処方される投薬の袋詰め作業は，薬剤師の手作業または分包機によって行われている．しかし，投薬が正確に袋詰めされない可能性がある．そのため，薬剤師が二人で袋詰めされた投薬の監査を行っているが，この作業は大変な労力が必要であり，薬剤師の負担となっている．本論文では，画像処理による投薬袋詰め監査システムの開発を行ってきている．ここでは，まず，現状の投薬袋詰め監査システムの構成を述べ，対象抽出アルゴリズムの問題点とその改良を述べる．次に，数十種類におよび薬剤とそれらの組み合わせによる対象抽出能力検証実験を行い，改良後のアルゴリズムの有効性を述べる．

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The proposed scheme based on holistic information of face image which is obtained by DCT and multi-stage wavelet analysis and 2D-PCA classifier to classify the facial feature to a person’s class. The objectives of the proposed method are to find the best frequency-based features extraction when it is combined with 2D_PCA, and to reduce the high space requirements of classical PCA. The facial feature is built by keeping small part of frequency domain coefficients, which have big magnitude value. Next, the facial feature is analyzed using 2D-PCA for finding the class separation. From the experimental results can be concluded that the frequency analysis is an efficient way to reduce memory space requirements and computational load of classical PCA and 2D-PCA. The DCT-based facial feature gives the best performance.

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　本研究では、顔画像から目や鼻などの各顔部位の形状に類似したアバターパーツを検索する手法を提案する。ソーシャルネットワーキングサービスなどで利用されているアバター生成システムにパーツ検索機能を取り入れることにより、パーツ選択の負荷を軽減できる。 　検索は、入力された各顔部位の画像をアバターパーツに対応させるクラス分類問題に帰着する。本研究では、そのための特徴量空間の設計と評価を行う。

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現実の制御対象では内部状態が直接観測できず、何らかの状態推定が必要となる場合が多い。しかし、制御対象に含まれる不確かさのために、数式モデルに基づく状態推定器を用いても、満足な推定値が得られるとは限らない。本研究では、ニューラルネットワークによって得られた推定値を用いたフィードバック制御系を構成することで、状態観測の周期が長い場合に対応する。提案手法の有効性を数値シミュレーションおよび実験により検証する。

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ニューラルネットワーク（NN）は，任意の非線形関数を学習できることが特徴であり，多くの応用に利用されている．一方フーリエ級数も非線形関数を三角級数で表すことができる，三角多項式が，その近似手法として有効であることも知られている．本研究で用いるNNは基底関数として三角多項式を用いる．それを三角多項式NN(TPNN)と呼ぶ．本研究では，構造の異なる2種類のTPNNを使用し，システムによってどのように同定(学習)結果が異なるか考察を行う．

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システムを制御するうえで，システムの同定を試みることは必要である．本研究ではむだ時間のあるシステムにおいて，単純モデルマッチング法（SMM）で制御入力を導出させるために，システムの同定を行うことが目的である．方法としてはむだ時間のあるシステムを等価なまま未知の出力項が出ないように展開し，そのシステムに対応するようにニューラルネットワークの構造を修正して同定を行う．

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音声可視化システム``観音システム''は聴覚障害者によるコミュニケーションの補助を目的としたシステムである。入力された音声信号に対して、サウンドスペクトログラム、 声の高さ、強さの情報をリアルタイムで可視化し、表示する。さらに、文字情報のオンライン表示機能を構築した。また、本システムのパワースペクトル推定法として、Minimum Cross Entropy法を適用させたARMAモデルパラメータを推定することによりパワースペクトルを推定する研究。

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　よく知られている通常のモデルマッチング法とは異なる単純モデルマッチング法が筆者らによって提案されている．その利点は設計法が簡単であり，線形系および非線形系ともに適用可能なことである．さらに，むだ時間を含むシステムに対しても拡張可能である． 　これまでに1変数系に対する適用は研究されているが，多変数系に対する適用は未解決である．本稿では，多変数系の一例として2変数系に対する適用の方法を示し，数値例によりその有効性を示す．

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ごみ焼却炉の燃焼制御用モデリングを行うために，時系列データのクラスタリングを行っている．時系列データにRNN型SOMとパターンマッチング法を適用することでクラスタリングを行い，恣意性を排除した分類を可能とした．一連の作業を自動化したシステムとして構築した．この結果，ごみ焼却炉の操業状態 として立ち上がり・定常を正確に分類することで，各状態の燃焼モデルの高精度化の可能性を見出した．

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新しい情報に基づく知識の更新はベイズの確率モデルを用いて表現されることが多い．しかし，ベイズの確率モデルでは，部分的無知をうまく表現しているとはいえない．部分的無知を表現できるモデルとして，Dempster-Shafer理論がある．本研究で は，人間の情報収集活動のモデル化の基礎として，Dempster-Shafer理論における知識 更新モデルを考察するとともに，不特定や不一致などの情報測度の変化について検討する．

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多入力，多出力を持つ事業体（DMU）が存在するとき，事業体の効率性を測り，改善方法を示す手法としてDEAがある．改善するためには，自身のパフォーマンスを上げるだけでなく，競合他者と比較した場合の順位を考慮する必要がある．そこで，従来DEAが効率的なDMUと比較することに対し，本論ではその他の非効率なDMUと比較する数理モデルの提案を行う．

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包絡分析法は多入力多出力システムを持つ事業体のパフォーマンスを相対的に測定する．この相対基準となるものは複数の効率的な事業体群である．従って動的なフレームワークへと拡張されたモデルも効率的なものを中心として測られており，非効率的な事業体についてのトレンド解析については議論があまりなされていない．そこで本研究では判別分析法を組み合わせることで上記問題点を克服するモデルの開発を行うことを目的とする．

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自らの暗黙知や他者との違いを回答者に気づかせることを目的とし，意思決定に反映させるツールの検討を行った．オフショアソフトウェア開発の成否要因を探るアンケートにおいてコンジョイント分析を行うことで，全体と回答者１人の分析結果を比較し，回答者を分類した．またその場で結果を提示することでユーザに自己評価の再認識やアンケートの再入力を促し，新たな気づきを与えることをウェブ上のツールを提案した．

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　デジタル教材活用を通して科学技術・理科における児童・生徒の興味・関心， 知的探究心等を育成するための方法論の検討を行った．公開授業の参観と教員へ のインタビューを通して、教員や学生のスムーズな利用と利用後の知識循環を促 すためには，教材の単元・利用シーン，目的などに基づいて体系化することが必 要となることが分かった．そこで，ウェブ上で動作する汎用ツールとして知識共 有と洗練の場を提供し，効果的なデジタル教材活用について検討する．

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強化学習の高速化のためマクロアクションを利用した手法が注目されている. マクロアクションとは高い報酬を得ることが期待できる行動系列であり，これを行動選択に組み込むことで探索空間を限定でき，学習が高速になると期待される．本論文では, マクロアクションを導入した強化学習手法を提案する. 学習エージェントがマクロアクションを利用することで, 学習が高速に収束することを示す.

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著者らは以前に複数のエージェントを用意して学習を行う群強化学 習法を提案した。群強化学習法は通常の強化学習法とエージェント 間の情報交換を併用して学習を行う方法であるが、これまでは状態 行動空間が離散値である問題を扱い、通常の強化学習法として Q-learningを用いていた。しかし、群強化学習法は他の強化学習法 を用いて他種の強化学習問題に適用することが可能である。そこで、 本研究では状態行動空間が連続である問題を取り上げ、通常の強化 学習法としてActor-Criticを用いた群強化学習法を提案する。

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魚や鳥が形成する群行動は，群を構成する各エージェント（個体）に現実の生物の行動パターンを模した行動ルールを規定することでモデル化できることが知られている．本研究では，強化学習を用いた学習によりエージェント間の相互作用から群行動を自律分散的に形成させる枠組みを提案してきた．本稿では，計算機実験を通して，各エージェントの学習が非同期に進む場合の強化学習による群行動の発現について分析・検討する．

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従来のマルチエージェントシステムの研究では，特定の台数の効率性に着目するものが多く，台数の増減，すなわち拡張性を考慮したものは少数であった．本研究では，実例に基づく強化学習法の一種であるBRLを用いて拡張性の実現を目指す．このとき，台数の増減はシステムを構成するエージェントにとって環境変化であるため，状況に応じた追加学習が必要となる．囲い込み問題において，学習の成功後にエージェント数を増減させ，システムの挙動を解析する．

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本研究では，惑星探査を複数の自律ロボット群により実現しようとする目的で， 自律分散シミュレータを作成した．本報告では，自律分散ロボット間の通信に ついて，一対一通信と一斉通信による差違を確認し，どのような通信方式の選択 が必要であるかについて自律分散シミュレータを用いて考察した結果について 報告する．

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ロボットと人間のコミュニケーションを考える。人間にとって都合がよいのはロボットが自然言語会話を行えるほどの能力を持つことであろうが、そのような能力の実装は容易ではなく、また高価である。逆に、手拍子等の単純音を用いてロボットとコミュニケーションを行うことにすれば、容易にかつ安価に実装できるが人間にとっての使い勝手は低下する。こういった点についてインピーダンスマッチングの観点からの考察を試みる。

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本報告では，計測された信号（時系列）からそのスペクトルの共振ピークを推定する問題を考える。従来は時系列データをARモデルに適合する方法が使われることが多かった。本報告では，高次ARモデル推定を行った後，逆フィルタを用いて駆動源雑音（入力）を推定し，新たに得られた入力と時系列（出力）データに対してシステム同定理論を適用する。そして，得られたシステムを低次元化して共振ピークを推定する方法を提案する。

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本稿では，状態方程式の離散化に基づくチュ ックコンバータのモデル化手法を提案する． チュックコンバータには制御スイッチと状態 依存スイッチがあり，スイッチの動作に伴い 等価回路が遷移する．そこで，各等価回路の 振舞を表す状態方程式を離散化し，サンプル 点上での電流, 電圧値を解析することで，時 間と状態に応じた遷移を実現するモデルを構 築する．また，実際に回路を作成し，実験結 果とモデルによるシミュレーション結果を比 較することで，モデルの妥当性を検証する．

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本研究では連続時間系を対象としたシステム同定の新しい手法を提案する． 提案法では，同定対象となるプラントを含んだ閉ループ系の周波数応答特性から，プラントを直接同定することが可能である． 提案法は近年注目されているPSOアルゴリズムに基づいたものであり， 閉ループ系に含まれている制御器の構造やプラントの構造に関する様々な設定を柔軟に扱うことが可能である． 本研究では，この同定法の概要と数値例・実験例による性能の評価が示される．

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前回（SCI'07）、サンプルデータを用いて連続時間システムのパラメータを推定するいわゆる連続時間システム同定について、入力として微分計算が可能な関数を用いる手法を出力誤差および式誤差の観点から検討したが、本稿では具体的な同定アルゴリズムを提案し、その有効性をシミュレーションによって検討する。

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Frenkel-Kontorovaモデルとは，結晶の転位やDNAなどの極めて複雑な挙動を表現するための有力なモデルとして知られている．このモデルのマルチスケールシミュレーションにおいて，数値計算精度を劣化させる一因に反射と呼ばれる現象がある．本論文では制御理論における一般化ＫＹＰ補題を用い，この反射波の特性を解析する手法を提案する．

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NP困難とされる制御問題のいくつかは非凸二次制約で表現される．また，BMI として自然に表現される問題の多くも，緩和問題として使用される半正定値計 画問題の最適解のランクが低いことを利用すれば，半正定制約を含まない形で 表現される．そして，半正定制約を含まない形で表現することにより，切除平 面を効果的に利用することや元の問題のデータの特性を利用して計算の高速化 を図ることが可能になる．本発表では，この観点に基づいて行なわれた数値実 験の結果を述べる．

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最近、様々な分野においてシステムの自動化が行われている。しかし、強い非線形性がある場合には、熟練した人間オペレータによる手動制御が必要になっている。そこで本論文では、自動化が困難な対象に対し人間が制御を行っている点に注目し、Just-In-Timeモデリングと呼ばれる非線形システムに対するモデリング手法により人間の過去の制御データを用いて、変化する摩擦や時間遅れを持つリンク機構に対してリアルタイムの制御を行い、良好な結果を得た。

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ネットワーク型拘束システムに対してデータの伝送遅延, 損失, 順序の入替(ねじれ)に対する系の安定化手法が提案されている. その手法では, 系の安定化は保証されるが, 伝送遅延の影響をそのまま受けてしまう. そこで, インターネット通信路などで生じる時変な伝送遅延に対し, その影響を低減する制御法を提案する. また, 実機検証として, DCモータにより構成されたパンチルト機構を持つカメラに実装し, 提案法の有効性を確認する.

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ハイブリッドダイナミカルシステムの表現方法の1つであるMLDシステム表現は、離散値変数を陽に表現できることや最適制御問題が数理計画問題に帰着されるなど理論的には有用な点が多い。しかし、実システムでは非線形関数を含むことが多いためバイナリ変数を含む非線形計画を解く必要があり、計算機パワーを必要とるうえに必ずしも理論的最適性は保証されない。そこで本研究では三角関数の区分線形近似式を導出し、実システムへの適用可能性を検討する。

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ハイブリッドシステムの最適制御問題は一般に混合整数二次計画（MIQP）問題に帰着されることが知られている．実システムに対するMIQP問題は計算時間が膨大となり，実用化に向けた大きな課題となっている．MIQP問題の計算時間低減に向けては，モード遷移拘束をどのようにモデリングするかが重要となる．本論文では，モード遷移拘束を陽に考慮した新しいハイブリッドシステムのモデリング方法を提案する．また，数値例により提案手法の有効性を示す．

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一般的なレーダは送信波と反射波の時間差によって距離を推定している．しかし近距離になると推定が困難になるものがほとんどである．これに対して，マイクロ波レーダの分野で定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている． 我々はこの手法を可聴音域に拡張し，距離推定を行うことを提案してきた． 定在波は送信音と反射音の干渉によって生じるものである．従ってこの成分は距離の情報をもつ．その干渉は観測信号に含まれていので，観測信号のパワースペクトルをもう一度フーリエ変換することによって距離のスペクトルを求めることで距離を推定するというのがこの手法である． 提案手法とよく似た手法にパワースペクトルの対数をとって逆フーリエ変換を適用するケプストラム分析，観測信号のパワースペクトルの逆フーリエ変換から求まる自己相関関数がある．本報告では，可聴音域における定在波を利用した距離推定について，これらの手法との比較を含めた基礎的検討を行う．

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磁気共鳴画像法(MRI)を用いた音声生成系研究について概説する。我々は、発話メカニズムを解明するためにMRIに関する独自の技術を開発してきた。同期撮像法はストロボ撮影の原理をMRIに導入することによってMRI動画を撮る技術で、発話動態の解明に寄与している。また、喉頭を精密に観測するために、高感度受信コイルも開発した。これらの技術を用いて、音声における個人性の生成要因の解明や、新しい音声生成理論の提案などを行っている。

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本研究では，固視微動の発生機序における視覚的注意機構の関与の考察を目的として，注視点上に連続的に表示される文字の読み取り課題を実施し，このときの固視微動の統計解析を行った．その結果，注視位置の微小なジャンプであるマイクロサッカードは，注視位置への注意の集中度が高まるほど，発生頻度が抑制されることが示された．また，注視位置の揺らぎであるドリフト運動は，注意が散漫になるほど，特定の周波数帯域に増強が生じることが示された．

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ファジィクラスタリングは，あいまいな分類を認める柔軟性の高い分類手法である．一方，画像の各部分をその局所的な性質に応じて分類し処理することの有効性が知られている．しかし，その分類は簡単ではない．したがって，ファジィクラスタリングのような手法を用いれば，画像処理手法に柔軟性を持たせることができ，より高性能な処理を実現できると考えられる．ここでは，このような考え方に基づき開発した画像雑音の除去手法について紹介する．

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複数データを一括で追加学習できる主成分分析アルゴリズムを提案してきた．本稿では，固有軸の追加判定に用いる寄与率の閾値を動的に決定し，高い認識率を維持できる改良型アルゴリズムを提案する．ベンチマークデータを用いて，寄与率を動的に決定することの有効性を実験で検証する．

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本報告では，階層型ニューラルネットワーク(階層型NN)の分散型協調学習法を提案する．提案する学習法では，クラスタリング手法の考え方に基づいて，対象とする学習データを階層型NN間において相互に交換することにより，階層型NN群としての学習能力の改善を図る．提案する学習法を非定常時系列に対する区間分割問題へ適用しする．

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本発表ではSD尺度で得られた感性評価データに基づきファジィ理論を用いて対象の選好ランキングを提示する方法を提案する。感性ワードに基づいた製品の効率的な提示は売り手だけでなく顧客にとっても有用である。顧客には、あらかじめSD尺度で用いた感性表現ワードから選好する感性表現ワードを選択してもらう。選択された感性ワードから多次元メンバシップ関数を構成しOWAオペレータとあわせて適用し対象のランキングを提示する。山中漆器蒔絵について本手法を適用する。

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不確実性を考慮した推論問題では，確率モデルをどのように構築するかという研究が行われている．確率モデルは既知のデータから同時確率分布を求めることにより得られ，データ間の様々な従属関係をどのように扱うかが大きな課題となる． 本研究では，事象間の従属関係にはあいまいさが含まれるため一定の値で表現できないと考え，そのあいまいさをファジィネスと捉えることで，ファジィ従属度を提案する．従属関係を5つに分類し，その分類に応じてファジィ従属度を定義し，確率モデルを構築する．

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データ分割において標本のいずれかをクラスタのプロトタイプとして用いるFuzzy c-Medoids法は，関係データの分割に有効な手法である．本研究では，プロトタイプを複数の標本で張られる部分空間に拡張することで，関係データに内在する局所的な線形構造を抽出するアプローチを提案する．テキスト文書の可視化への応用実験では，単語の共起関係から内容に基づく低次元視覚化を試みる．

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プロトタイプに基づく代表的なデータ分割法であるK-means法を主成分分析の拡張とみなす研究が報告されている．本研究では，ノイズクラスタリングの機構に基づいて推定される標本の重要度をメンバシップとみなしてファジィ主成分分析を施すことで，ノイズの影響を受けにくいロバストなK-means法を提案する．主成分得点からK-meansクラスタリングにおけるクラスタ指標を推定することで，クラスタの核が抽出されることを示す．

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構成が簡単でありながら秘匿性に優れたカオス同期を用いた秘匿通信法がある。暗号鍵として用いる同期化部の数学モデルの秘匿性を高めることは，非常に重要な問題である。ターケンスの方法を用いれば，実際のカオス時系列からストレンジアトラクタを再構成する状態ベクトルが得られる。そこで，ファジィニューラルネットワークを未知カオス系に適用して得ることができるファジィモデルに基づいたカオス同期系の設計法を提案する。

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本研究では，化学プラント制御系の異常診断を実現する方法として，ファジィ ニューラルネットワークを用いた非線形回帰分析による手法を提案する．提案手 法では，蓄積されている制御系のセンサ情報にメンバーシップ値を与えて学習用 データとすることにより，ファジィニューラルネットワークの学習を行う．学習 後のファジィニューラルネットワークの出力値と実際の観測値を比較することに より，化学プラント制御系の状態を判断する．

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二輪移動車の軌道追従制御に対する従来研究においては，目標軌道が停止することがないという制約条件の下で制御則が構成される場合が多い．本研究では，リアプノフ関数を用いた軌道追従制御の従来手法と筆者らの提案する固定点への安定化制御手法を組み合わせ，目標軌道が停止を含む場合も込めた軌道追従制御則を構成する．また，提案則の有効性を数値シミュレーションによって確認し，系の挙動を解析により調べる．

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