無線信号の立上がり時の過渡応答部分から，無線機器の固有の特徴を抽出する方法が提案されている．その提案では，観測信号がそのピーク値に対する規定割合で定義される閾値に達した時点を始点とし，規定時間継続する部分を過渡応答部分として求めている．しかし，信号対雑音比が劣化すると，ピーク値および閾値到達時点に雑音が与える影響が増大し，同一信号に対しても過渡応答部分がばらつくことになる．本発表では，ノイズの分散と信号の分散との検定を行って信号の過渡応答部分のゆらぎをおさえ，特徴抽出を精密化する方法を示す．

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In the deconvolution of motion blurred image, there been many research done by the assumption of uniform motion. We consider the estimation of motion blur function and restoration method of accelerated blurred image. Point spread function is a cause for this degradation of image, which will be used for the deconvolution of blurred image. Therefore, the estimation of point spread function from the blurred image becomes important.

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カーナビや情報家電などの組み込み機器では，機器の高機能化によるUI（ユーザインタフェース）の複雑化・肥大化が進んでいる．これに伴いUI S/Wの規模も増大するため，初期開発における品質向上だけでなく，派生機種開発時の品質確保も重要となってきている．この課題を解決するため，我々は，UI設計再利用に適した設計モデルに基づくUI設計ツールを用いて，仕様策定段階でのUI仕様の分析と最適化，開発前工程でのUI設計の部品化，および，派生機種におけるUI設計の再利用，といった，UI設計の再利用に基づくフロントローディング開発を行っている．本稿では、この概要について述べる．

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多くのトラックによる物流輸送システムの合理化・省力化を図るために、信頼性が高い純機械式繋引・連結システムを提案する。提案の焦点としては、新しい純機械式繋引システムの構造と動作原理、および提案するシステムの優れた特徴について、詳細に述べる。提案するシステムは、道路交通の高度化と、廃棄ガスによる環境対策の飛躍的な改善、騒音防止への貢献、エンジン機関車から、電機機関車への転換による電力会社のエネルギにおける原子力発電の負荷率向上についても言及する。

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建築生産を代表とするプロジェクトベース生産においては，１つのプロジェクトに多数の企業が参加している．参加企業はそれぞれ，納期が定められた担当の作業を受け持ち，予めスケジュールを立てている．現実には，多数のプロジェクトが並行に進行し，１つの企業が複数のプロジェクトに参加している．１つの企業が参加している複数のプロジェクトの内の１つにおいて，スケジュールの変更が生じた場合，他のプロジェクトのスケジュールに影響を与える．この影響を最小限に抑える為に，プロジェクトからの撤退という選択を行う場合も考えられる． 本発表では，まず，複数のプロジェクトが並行して進行する場合のモデルを示す．次に，上記の様な企業の意思決定を左右する評価指標を提案する．次に，スケジュールの変更を余儀なくされた時に，注目している企業の基本方針によって，担当作業の続行・プロジェクトからの撤退を選択することを，ケーススタディによって示す．その際，提案した評価指標が，プロジェクトベース生産においてどの様な役割を果たすかを議論する．

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INSは加速度センサとジャイロの二つの慣性センサと CPU とで構成されており, 初期値からの相対的な変化を求める航法システムである. INS航法演算では慣性センサが検知した値を積分演算するため,装置固有のバイアス等による誤差が時間の経過とともに蓄積されてしまう.そこで,外部情報としてGPSを用いることで, INS航法誤差を推定し補正するシステムがINS/GPS複合航法である. INSの誤差の推定にあたっては,従来,慣性センサバイアスの誤差モデルを1次のガウスマルコフ過程であると仮定し,そのパラメータはセンサのカタログ値等から定めていた. しかしながら,実際の運用時には,これらのパラメータのチューニングが繁雑であるため,本研究では,これらのパラメータを未知数とし, INS誤差と同等に推定を行うシステムを提案し, その有用性について検討を行う.

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船舶にはレーダやAISといった航海計器が搭載されている。もちろんそれらの装置は重要な装置であるが，最終的な安全確認は航海士による見張りに頼っているところが多く，不十分な見張りによる海難事故も数多く発生している。そこで，著者らは，そのような見張りを補助する目的で，ステレオビジョンを用いて海上の船舶を検出し，その位置を計測する手法について検討している。これまで，海上画像からの船舶の検出方法等を検討してきたが，計測精度についてはまだ改善の余地があった。今回は，その計測精度について，どの程度まで上げることができるのかについて検討したので，その結果について報告する。

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高次元系のカオスアトラクタに埋め込まれた不安定周期軌道を探索するための数値解析法の一つとして, 部分空間不動点反復法が提案されている. 本報告では, この手法を連続時間自律系へ拡張し, 探索性能の詳細な評価と, 探索ダイナミクスの特徴および逐次探索への応用に関する検討を行う.

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工場や設備で収集される操業データに対して多変量データ解析で求める統計量を用いて異常検知し、その寄与プロットを用いることで異常の要因特定する方法が知られている。しかしながら、統計量で検知する異常と品質検査での不良は必ずしも一致しないという課題がある。そこで我々は、品質検査での良品と不良品の統計量への寄与の比を用いることにより、不良要因を特定する「乖離度分析手法」を開発した。本稿では、開発した手法を、半導体、液晶などのデバイス生産ラインのプロセス工程や検査工程に適用した事例を紹介し、乖離度分析の有効性を示す。

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中枢神経系による姿勢制御とパターン生成器による周期運動を階層的に組み合わせることで安定な歩行を生成する枠組みについてシミュレーションを交えて議論する．

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本論文は，一般的な冗長ロボットのタスク空間における位置および力のトラッキング問題に対して，転置ヤコビアンによるタスク空間制御法と関節軌道を効果的に組み合わせることで，準静的タスクから類似の動的タスクを逐次的に達成する実時間学習方法を提案する．提案手法は，C1）タスク空間制御器，C2)関節軌道生成器，C3)適応・学習器の3つの要素を用いて，次のように静から動へと逐次的に運動を獲得する．C1は低速な運動をヤコビアン転置によって達成する．C2は運動中に実際に生成された関節軌道を位相でパラメトライズされた参照軌道として記憶する．次に，目標軌道の位相を速め，C1の制御出力とC2の制御出力を重畳する．C3は目標軌道と実際の軌道との追従誤差に応じて動的補償トルクを学習し，同時に参照軌道周りの剛性を適応させる．最後にC2は学習終了時に参照軌道と補償トルクを記憶する．本論文ではヒューマノイドロボットの全身運動制御に焦点を絞って各要素の詳細について述べた後，可動角制限とバランスを考慮した高速スクワット運動のシミュレーション例を通じて提案手法の有効性を示す．

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進化型多目的最適化アルゴリズムにおいて，単一目的最適解を初期個体群に含めると，進化はその最適解に影響され，初期個体群をすべて無作為に発生させる場合とは進化の様子が異なってくることが予想される．本研究ではその影響の程度を明らかにするために，進化型多目的最適化アルゴリズムにおいて，単一目的最適解を初期個体群に含める効果を調査する．数値実験には，多目的スケジューリング問題を用いる．総滞留時間が最小である解や最大納期遅れが最小である解，またはこれら二つの最適解を初期個体群に含めた場合の進化への影響を調べる．

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持続型社会のシステム設計や評価においては、定常均衡状態よりもマクロな変動循環状態のほうが、理想と現実の間に位置する頑健性の特性として設定するのが妥当であろう。 本報では単純化された社会ネットワークの数理モデルにおいて、前報の人・もの・金の直接・間接移動交換型に続き準ロトカ・ヴォルテラ型を含めて、マクロな変動循環解の存在条件について考察を加えた。 数理モデルとしては連立一階微分方程式を用い、主として位相平面空間における閉曲線解軌道の存在の有無を調べ、更に外部的な影響として、係数が循環変動する場合にも考察を加えたのが大きな特色である。

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モータと送りねじ機構を一体化させることによって構成される送りねじ駆動系に対して、様々な動作特性を検証するための新しい試験装置を考案する。その動作試験装置により、多種多様な制御手法の実装及びその性能評価が可能となる。

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従来の線形判別分析（LDA）による特徴抽出では，得られる特徴ベクトルの次元は訓練データのクラス数未満で制限される．これに対し，再帰的フィッシャー判別分析（RFLD）では，LDA特徴空間の補空間に対して再帰的にLDAを行うことで，クラス数の制限を越えて任意の次元の特徴ベクトルが得られる．一方，LDAを追加学習環境に拡張した追加型線形判別分析（ILDA）がPangらによって提案されている．本研究では，ILDAの導出法に基づきRFLDを追加学習可能なように拡張し，クラス分離度に基づいて最適な特徴数を決定する方法を導入した追加型再帰的フィッシャー判別分析を提案する．この学習アルゴリズムでは，過去の訓練データを保持することなく特徴空間の更新を行うことが可能であり，クラス数以上の特徴数を得ることができる．ベンチマークデータを用いた計算機実験を通して，ILDAとの比較を行い，IRFLDはいくつかのデータにおいてILDAを超える性能を有することを示す．

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近年，金融の安定化が問題となり，市場制度設計が重要な課題となっている．市場制度設計には市場分析が重要であるが，現実社会で実験するにはリスクが高く，困難であるとされてきた．そこで，人工市場によるシミュレーションが注目されている．人工市場のプロジェクトのひとつにU-Martがある．U-Martはエージェントベースドシミュレーションに基づく市場の研究ツールとして高い評価を得ている．しかしながら，先物取引のみが対象であることや新規市場制度の導入に多大な労力がかかるといった問題がある．そこで，本研究ではU-Martシステムのサーバを新たに設計し，今後のU-Martプロジェクトの中核となるU-Martシステムversion 3.0を提案する．これまでとは異なる特徴として，サーバの機能を取引所部分と証券会社部分に分割し，モジュール化を進めることで，新規市場制度の導入や先物以外の取引への対応を可能とする．さらに，提案システムを現物市場研究への応用を目指し，現実市場の再現をする．

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コンピュータネットワーク上における利己的ルーティングにおいて，ブライスのパラドックスが生じることが知られている．本報告では，このパラドックスを解消するために状態に依存した遅延を課すことを提案し，ブライスグラフを用いてその有用性を示す．

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静的タスク割り当て問題とは、複数個の仕事（タスク）に対して、仕事を処理する主体（プロセッサ）が複数個与えられた時、全体としての処理時間が最小となるようなタスクのプロセッサへの割り当てを求める、組み合わせ最適化問題の一種である。このような問題は、解析的な手段では現実的な時間内で大域的最適解を見つけるのは困難とされており、発見的手法（ヒューリスティクス）による近似解の探索に関する研究が多くなされている。本研究では、静的タスク割り当て問題に対しての一解法として提案されている負荷分散を考慮したヒューリスティクスにParticle Swarm Optimizationの概念を用いて、更に探索性能を高めた新手法を提案する。

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ニューラルネットワークにおいては確率共鳴機構が内在し，その情報処理に何らかの役割を担っていると推測される。本報告では，確率共鳴機構のニューラルネットワーク情報処理への効果を評価するために，確率共鳴機構における背景ノイズ差異によるその性能差を検討する。

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ニホンミツバチが外乱や外敵に対して示す威嚇行動の一つとして「シマリング」という行動が知られている．これは外部刺激に対してミツバチが集団的に反応し，特異的な威嚇音を発生させる行動である．このような社会性昆虫が見せる同期的・集団的行動のメカニズムを解明することは分散ロボット群の制御などへの工学応用も期待できる．著者らはこのシマリング現象における個体群の時空間特性の計測，解析を行い，この現象を再現しうるモデルを提案してきた．本発表では，この提案モデルについての解析を行った結果を報告する．

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配管減肉部位同定のための広域モニタリング手法としてガイド波を用いたときの高効率励起法の研究を行う。配管に減肉が存在するとガイド波が減衰する。そこでガイド波の効率的励起法を求める。配管をガイド波が伝搬する様子をシミュレーションし、反射を用いることにより受信センサへ直接到達する波と反射板による反射波の干渉による振幅の増減を検証し、効率的なガイド波の送受信位置を求めた。また反射板の最適な取り付け位置を求めた。

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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とShaferの証拠理論における知識更新モデルを考察する。種々の知識モデル、更新モデルや情報測度を考察するとともに、ｎ人のエージェント間での情報交換による知識更新シミュレータを作成する。いくつかの設定のもとでのシミュレーションを行い、その結果を考察する。

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ソーシャルブックマーク（以下SBM）は個人のブックマークをWeb上で共有するサービスである。SBMではユーザが情報を見つける手がかりとして、タグと呼ばれるキーワードを情報に付加することができる。しかし、タグはユーザが自由に設定できるため、関連のある情報に同じタグが付けられるとは限らない。このため、SBMデータを分類する方法を考える必要があり、URLの登録情報を用いて分類をすることを提案する。分類手法としては、PLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)を用いてSBMデータを潜在的意味空間に射影し、潜在的意味空間で情報の解析を行う。有効性を確認するため、実際のSBMデータを用いて評価実験を行う

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極力低いコストでエージェントをソースに接続したいと考えているエージェントが複数存在する最小コスト全域木問題においては，エージェントをソースに接続する為のネットワーク構築と，このネットワーク構築にかかるコストの公平な分配という2つの問題が重要である．本研究では後者を扱うが，この問題に対してこれまで多くの分配則が提案されている.本研究では特にエージェント間のグループ構造を伴う最小コスト全域木問題を考える.グループ構造を用いることにより，この問題に対しグループ間問題とグループ内問題という2段階の問題を介することにより分配コストを決定する.この際，分配コストを決定する分配則には複数の可能性が考えられることから，それらによって得られる幾つかの分配則のもつ性質を比較研究する.

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進化ロボティクスの分野において, その制御器は多くの場合に人工神経回路網（ANN）が用いられる. ANNはその構造や結合荷重値により性能が大きく左右され, それらを決定する定石となりうるような手法は未だ見つかっていない. そこで. 本研究では実生物の神経系の構造に注目し, ANNの隠れ層構造にスモールワールド性を持たせた構造を進化的に獲得する手法を提案する. 計算機実験として協調荷押し問題を取り上げ, 進化効率に関する実験を行う.

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我々は管腔臓器に対する腫瘍診断や治療ガイドの高精度化のため，一般の可視光内視鏡のみでは可視化出来ない組織の内部構造の描出とその内視鏡映像への重畳を可能とする，内視鏡と近接MRIを組み合わせたMR-内視鏡システムの開発を行っている．本システムにおける画像重畳では，内視鏡画像とMR像の座標整合を図る必要がある．このため本研究では内視鏡アタッチメントに，造影剤カプセルとそこからの信号を増強検出するワイヤレスマーカーコイルのペア３セットをコイルが造影剤カプセルを囲むように固定し，さらにそこからの信号を取得する受信コイルを取り付け，内視鏡先端の位置・姿勢を検出することを試みた．このアタッチメントをブタ胃腔内に挿入して，直交３断面のMR撮像を行ない，x，y及びz軸へのプロジェクションデータを得，各マーカーの最大輝度点の座標を特定した．検証実験の結果，得られた３つの座標間の距離と，マーカー間の実測距離との誤差は0.58mm，３次元空間における座標の誤差は0.52mm，３つのコイルがなす三角形の法線ベクトルと実方向との誤差は5.2度であった．これらの結果によりこのマーカーを用いることにより，内視鏡先端の位置・姿勢検出の基本機能確保できたと考えられた．

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従来の配車計画は熟練の担当者が数時間かけて立案し，車両ごとの巡回経路はドライバーの経験と勘に頼ったもので，必ずしも最適な配送とは言えず，短時間で最適な配車計画を立案する配車計画支援システムの早急な導入が望まれている． 配車計画支援システムにおいて，遺伝的アルゴリズムは確率的探索手法として用いられているが，膨大な計算時間が必要な点が欠点である．本研究では「配車計画」「巡回経路探索」において単一の遺伝子を用いることで計算時間の短縮を行った．

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生物の運動モデルであるフィードバック誤差学習を制御工学的に検証する試みが近年, 活発である. ここでは, 厳密にプロパーなプラントの出力を目標値に追従させるための一手法を提案する. 従来は, プレフィルタを用いてプラントの相対次数に対処していた. しかしながら, 相対次数が大きくなると追従が困難になること, また, 安定性が保証されないことや多入出力系への拡張が困難であること, などの問題点があった. そこで, インプロパー表現されたフィードフォワード制御器を利用し, 厳密にプロパーなプラントの逆システムを作ることにより, この問題点を解決する.

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映像技術が発達するにつれ、さまざまな放送体系によって多くのスポーツが放送されている。そのため、全てを視聴することは困難で、いくつか見逃してしまう。そこで、本研究では主なスポーツ放送映像の一つであるサッカーに焦点を当てた。サッカー映像から重要なシーン、つまりゴールシーンを抽出することを目的としている。そのための手段として、ゴールポストの検出を今回は検討した。

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射出成形によるプラスチックフレームの成形時において，金型の破損により正常にビス穴が成形されていない場合がある．このような不良品を発見する手段として，定期的に人手によるサンプル検査を行っている．しかし，人手によるサンプル検査では，不良品の見落としが発生していた．この問題を解決するため，画像処理による成形プラスチックフレームのビス穴検査システムの開発を行ってきた．これまでの手法では，ビス穴内部の色相の画素数から正常ビス穴および異常ビス穴を判別するための判別閾値は大量の統計データを採取し，そのデータ分布から目視により決定を行ってきた．しかし，この手法では，判別閾値決定者に掛かる負担が大きい．この問題を解決するため，検査対象のサンプルを基に判別閾値を決定する正規母集団の母標準偏差の不偏推定量を用いた統計的手法による自動判別閾値決定法を提案し，その有効性を実験で示す．

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本研究では，製造現場におけるスキル・ノウハウを収集，蓄積，体系化および活用することを目的とした，知的製造支援システムSKIP（Self Knowledge & Information exPantion）を開発している．本システムでは，製造現場において日々発生する，不具合報告書やクレーム連絡書などの製造情報を収集，それらマイニングにより分析し，分析結果を新たな知識として体系化して蓄積していく．蓄積された製造情報を活用するためには，それらを効率よく検索する仕組みが重要となる．そこで，本研究では，製造世界の概念を体系化した製造オントロジーを開発し，メタ知識を用いた知的検索システムを提案する．これにより，検索ワードに関連する言語情報を提示するのみでなく，画像アノテーションによって付与された画像中の注釈情報をも検索対象とするなど多様な検索を可能としている．ここでは，SKIPの概要と活用事例を紹介する．

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本発表では、FPSゲームにおけるBots（コンピュータプレイヤー）を構築するための分布推定アルゴリズムを提案する。これまでに強化学習問題解決のための分布推定アルゴリズム（EDA-RL）を提案しており、そこでは、1)政策（確率モデル）を用いて環境との相互作用によりエピソードを獲得し、2)良好エピソードを選択する。さらに、3)良好エピソードに内在する知覚-行為系列から新たな政策を推定する。EDA-RLでは、この手順を繰り返すことにより、政策の改善を行う。本発表では、FPSゲームの一つであるUnreal Tournamentを対象とした。このゲームでは入出力が連続値で表現される。そのため、本研究では、連続値を取り扱うことができる確率モデルであるGaussianNetworkを用いることを検討した。

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Recently the necessity of the multi-link flexible manipulators is increasing because of their advantage of lightweight properties, low energy consumption, high speedoperation and so forth. However, since the mathematical model of such flexible manipulators should be treated as infinite-dimensional nonlinear systems, the controlproblems of the flexible manipulators are one of the challenging problems. In this paper, we present a control method of multi-link flexible manipulator is regarded as a lumped parameter system for the sake of simplicity. The dynamics of the approximated flexible manipulator model are derived via the Hamilton’s principle. In order to obtain the behavior of tip-mass, the strain of the tip arm is measured and the acceleration of the tip-mass is estimated by the sliding mode observer. A linear controller for the linearized error model based on the output of the sliding mode observer is constructedvia the LQ control theory. Simulation results show that the chattering due to the sliding mode observer does not affect the control results of the multi-link flexible manipulator.

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ソフトウェア開発におけるプラットフォーム技術の進歩に対応していくため, ビジネスロジックと実装技術を分離しようとする考えであるモデル駆動型アーキテクチャ(MDA) が注目されている. MDA ではプラットフォームから独立したモデルから, ソースコードを半自動的に生成するため, 新しい技術が登場するたびにモデルを作り直す必要はなくなる.一方, オブジェクト指向開発において, 重要かつ繰り返し用いられる設計であるデザインパターンが提唱されている.本研究では, MDA での開発にデザインパターンとして提唱されているさまざまなパターンを用いることによって, モデルの可読性の向上や, 開発の作業量の削減を目指す.

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近年の電力供給システムを支える技術的基盤、経済的環境の著しい変化に伴い、既存の電力システムを大規模電源と分散型電源の協調を目指した新しい電力供給システムの実現が求められている。 こうした分散型電源の導入が進むにつれ、これまでなかった同期安定度の問題やシステム全体の電圧安定度の問題などの基幹送電ネットワークで問題となっていた事象の発生が下流の配電ネットワークでも懸念される。 本研究では、パワー半導体デバイスを用いた電力システムの制御問題を取り扱う。電圧安定度に注目すると、比較的小規模な電力ネットワークを想定した負荷の変動はジェネレータへの影響としてフィードバックされる。このとき全体のダイナミクスが分岐現象などの強い非線形性を示すため、わずかな負荷変動が深刻な電圧降下をもたらすことが分かっている。この対策の一つとして無効電力補償装置（SVC）を用いた電圧制御が検討されている。現在のSVCは半導体を用いて構成されることが多く、このためシステムの挙動は切り替えを含むハイブリッド系として扱う必要があり、より柔軟なスイッチング制御を提案する。

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INS（慣性航法システム）では，出発点における初期条件（位置，姿勢，方位）を与える作業（アライメント）が必要であり，GPSの情報を有効に活用することで，移動しながらアライメントを実施して航法を行うINS/GPS複合航法が提案されている．この際，移動体のダイナミクスモデルは非線形となるため，我々は，現在までに拡張カルマンフィルタ，Unscented Kalman Filter,Central Difference Kalman Filter，ガウスサム・フィルタ，Quasi-LinearOptimal Filter等の非線形フィルタにより，INSの航法誤差を推定する方式を提案してきた．本研究では, これらの非線形フィルタを用いた複合航法システムに対し，その精度比較を行う．

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鉄道車両で曲線区間を高速に走行させるためのアクティブ車体傾斜制御では、曲線進入手前から車体傾斜動作を開始することにより、車体振り遅れに起因する曲線進入時の乗り心地低下を緩和させることが可能であるが、車両位置を特定する地点検知システムが必要となる。本発表では、車両速度情報とGPS測位値をもとにカルマンフィルタを用いて車両位置推定を精度良く行う実用性の高い車両地点検知システムを紹介する。

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複数の決定表の解析法として可変精度ラフ集合アプローチが提案されている。しかし、これは属性値間の同値関係に基づいた解析法で、支配関係が存在する場合は考慮されていない。そこで、属性値間の支配関係に基づく可変精度ラフ集合アプローチの観点から複数の決定表を解析する方法を提案する。特に、各決定表で欠けたプロファイルに対する決定属性値を同じ決定表に存在するデータから推定する方法をいくつか提案し、特徴を考察する。

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制御系の解析と設計で数式モデルは重要な役割を果たしているが，そのモデルの作成が容易でない場合や不可能な場合がある．そこで要求される仕様を満足するような制御器をモデル化する必要なく，また反復を要することなく設計することが出来るならばその方法は有効であると考えられる．本研究ではモデリングと設計の反復や評価基準の反復のない設計法の構築を目標とし，多変数のプラントにおいて数式モデルを用いないでPID制御器を設計するための最適化手法を提案する．制御系が線形時不変という仮定の下で，周波数重みのないループ整形問題を最大感度制約に基づき，PIDゲインに関するLMI最適化問題に帰着して効率的に解く方法を与える．これを数値例として２入力２出力のプラントで設計し，適切なPID制御器を得ることが出来た．

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近年，ユビキタス社会の推進が社会全体で進められている．その基幹技術の一つとしてRFIDがあるが，社会的影響が大きいことから，社会導入の際には，一般の人々がどのように考えているかを明らかにしておく必要性がある．実際に，様々な手法により意見の表明が行えるようになっているが，そういった場に参加できる人は限られており，表明された意見の活用も困難である．そこで，これまでの手法への参加が難しかった人々でも，容易に意見が表明できる環境の構築を目指し，多くの人が利用できるインターネットを用いた意見表明手法を提案する．さらに，一般の家庭のネットワーク環境を用いて提案手法を利用してもらい，提案手法の有用性を検討する．

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一般に製造プラントなどのシステムは時間の経過によってその機能構造が変化するフェーズドミッションシステムと考える必要がある。その信頼性評価を行う上では，静的な機能論理に基づく方法（例えばフォールトツリー解析）では不十分であり、動的なシステム分析が求められる．また，信頼性解析では，起こりうる結果状態の発生確率推定と，望ましくない結果が発生した場合における原因推定が主な役割である．本報告ではダイナミックベイジアンネットワークを用いた分析方法を提案し，これら３つの要件に対して同時に解決できることを，簡単なバルブシステムの分析例により示す．

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近年，遺伝的アルゴリズム(GA)において，本来失われるはずの個体情報をデータベース(DB)に保存する高速化手法が提案されている．この手法は分散遺伝的アルゴリズム(分散GA)における高速化手法としても有用性が期待されている．現在，DBを用いた実験により，GAにおける独立試行間の統計的解析が重要であることがわかっている．本研究では，独立試行間におけるGAの個体群の類似性の指標となる個体群間の距離を定義し，それを用いた解析結果を示す．

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近年，インターネット網の拡大によりWeb上に様々なサービスが提供されている．しかし，ユーザの要求も複雑化しており，ユーザが自らの要求を満たすにはのサービス同士を組み合わせて利用しなければならず，それはユーザにとって負担となる．そこで本研究では，Web上のサービス同士を組み合わせて新たなサービスを作成するマッシュアップという技術に着目し，ユーザがマッシュアップを簡単に行えるシステムの作成を目指す．

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二つの楕円の中で二次関数を最小化する問題は，二次最適化問題などに対する信頼性領域法において現れる．この問題のうち，許容領域が一つの楕円の内部である場合や楕円と半空間の共通部分である場合などに対しては多項式時間アルゴリズムが知られている．楕円二つの場合には，ランダムに発生させた問題のデータのほとんどが，多項式時間で解けるための十分条件を満たしているという研究結果が知られている．本発表では，一般化された信頼性領域問題がより弱い仮定の下で多項式時間で解けることを述べる．

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近年，高い汎化性を有するサポートベクトルマシン(SVM)を，2クラスからマルチクラスの識別問題へ拡張する研究が注目を集めている．本研究では，その手法の一つである一対多手法に着目する．一対多手法は，各クラスをその他のクラスから識別する2クラス識別超平面を求め，それらを組み合わせることで最終的な識別関数を決定している．その際，最終的な識別超平面群とデータとの距離で定義される幾何的マージンは考慮されていない．本研究では，それらの識別超平面群を組み合わせる際に，マージンを最大化することにより，より汎化性の高い識別器を構成することを考える．最大化すべきマージンが複数あるため，識別機の選択を多目的最適化問題として定式化し，この問題の弱パレート最適解が，提案する1目的2次錐計画問題の最適解として得られることを理論的に示す．さらに，数値実験により従来モデルに対する提案モデルの有効性を検討する．

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'’KanNon System'' is the software of a sound visualization system, which is used to help in communication the people who have a hearing difficulty. Having the input as a voice signal, the output is done by showing string of characters, pitch of voice and sound spectrogram. The system applies a method of statistical pattern recognition for phoneme. To show character strings, accurate speech recognition is required. In this research, a method of statistically multiplexing pattern is presented to get the accurate recognition.

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非線形システムでは,ノイズは量的ではなく質的変化を全体の結果に引き起こし得る.これまで我々は,カオスを持ちうる非線形システムのカオスニューロン,およびその自己想起型ネットワークに対してノイズを印加し,その影響を調べた.その結果,適度な大きさ(強度)のノイズ存在下でシステムの挙動が秩序立つノイズ誘起秩序(NIO)の生起が確認された.ここでは,さらにシミュレーション実験を通して検討してきた結果について報告する.

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この論文では、完全に未知なシステムに対して、状態フィードバック解を、最適な制御解に近似的に収束させるオンライン適応アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、積分器を導入することにより、未知システムを等価的にドリフト項のみが未知のシステムに変換し、さらに、評価関数の入力項の重みを徐々に０に近づけることによって、漸近的に未知システムの最適フィードバック解を導出することを目的とするものである。

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非ホロノミックエージェントによるターゲット包囲を達成する新たな分散制御法を提案する．ターゲット包囲を達成するためには対象とするターゲットから一定の距離を保ち，等間隔に取り囲むフォーメーションが必要である．提案手法は，各エージェントの速度の決定にその近傍のエージェントとターゲットとに関する直接測定可能な角度のみを用いるという特徴を有している．誤差が生じやすい距離の測定や，全てのエージェント間の通信も必要としない．また，エージェントの故障や追加によるエージェント数の変化に対しても，通信等を行う必要なく自身の判断で対応することができる．

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制御対象の観測値が量子化されるネットワーク型分散制御システムの安定性を解析する．ネットワーク型分散制御システムでは，各局所制御器がネットワークを通じたデータのマルチキャスト送信を行うことができ，これにより集中制御を摸した制御をおこなう．各制御器は状態推定値を用いて擬似集中制御をおこなうが，状態推定誤差が基準値を超えたときのみネットワークを用いて観測値をマルチキャストし，共有した観測値を用いて状態推定値を修正する．制御対象の状態値は有限ビットの量子化器によって量子化され，これを各制御器が取得するものとする．本報告では有効ビット数に関するシステムの安定条件を導出する．安定条件は，行列ノルム不等式と行列不等式の2通りを示す．

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