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登録内容 (EID=14202)

EID=14202EID:14202, Map:0, LastModified:2015年1月29日(木) 14:58:48, Operator:[三木 ちひろ], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[[学科長]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須):
招待 (推奨):
審査 (推奨):
カテゴリ (推奨):
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.工学部.知能情報工学科 [継承]
著者 (必須): 1.最上 義夫
役割 (任意): (英)   (日) 全頁執筆   [継承]
貢献度 (任意): 80 [継承]
学籍番号 (推奨):
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2. (英) Baba Norio (日) 馬場 則夫 (読) ばば のりお
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3. (英) Ishitome Keisuke (日) 石留 敬典 (読) いしとめ けいすけ
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Variable Hierarchical Structure Learning Automata with an S-model Non-stationary Random Environment at Each Level  (日) 各レベルにS-モデル非定常環境をもつ可変階層構造学習オートマトン   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英)   (日) 各レベルにS-モデル非定常環境をもつ可変階層構造学習オートマトンについて考察し,ある特性が成り立つようなより一般的な非定常環境中において生じる問題点について指摘した.そして,この問題点を解決するために報酬パラメータを導入し,この報酬パラメータを組み込んだ可変階層構造学習アルゴリズムを構築するとともに,その可変階層構造学習アルゴリズムによって最良目標パスが見出される確率はいくらでも1に近くすることができることを理論的に示した.さらに,数値シミュレーションによって,本可変階層構造学習オートマトンが確かに最良目標パスに到達することを確認した.   [継承]
キーワード (推奨): 1.可変階層構造学習オートマトン (variable hierarchical structure learning automata) [継承]
2. (英) S-model non-stationary random environment (日) (読) [継承]
3. (英) reward parameter (日) (読) [継承]
4.学習アルゴリズム (learning algorithm) [継承]
発行所 (推奨): 計測自動制御学会 [継承]
誌名 (必須): 計測自動制御学会論文集 ([計測自動制御学会])
(pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)

ISSN (任意): 0453-4654
ISSN: 0453-4654 (pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)
Title: 計測自動制御学会論文集
Supplier: 公益社団法人 計測自動制御学会
Publisher: The Society of Instrument and Control Engineers
 (J-STAGE  (CrossRef (No Scopus information.)
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(必須): 34 [継承]
(必須): 11 [継承]
(必須): 1706 1714 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 1998年 11月 1日 (平成 10年 11月 1日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/10002480273/ [継承]
DOI (任意): 10.9746/sicetr1965.34.1706    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 10002480273 [継承]
WOS (任意):
Scopus (任意):
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● 最上 義夫, 馬場 則夫, 石留 敬典 : 各レベルにS-モデル非定常環境をもつ可変階層構造学習オートマトン, 計測自動制御学会論文集, Vol.34, No.11, 1706-1714, 1998年.
欧文冊子 ● Yoshio Mogami, Norio Baba and Keisuke Ishitome : Variable Hierarchical Structure Learning Automata with an S-model Non-stationary Random Environment at Each Level, Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.34, No.11, 1706-1714, 1998.

関連情報

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