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登録内容 (EID=14203)

EID=14203EID:14203, Map:0, LastModified:2015年1月29日(木) 15:18:05, 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):
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審査 (推奨):
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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) Matsushita Masaki (日) 松下 正樹 (読) まつした まさき
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Global Minimum Point Search Under Noisy Observations Using Estimator-Type Variable Hierarchical Structure Learning Automata  (日) Estimator型可変階層構造学習オートマトンによるノイズを含む観測値を用いた大域的最小点探索   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英)   (日) 観測ノイズが存在する場合の多峰性未知目的関数の最適化問題について考察し,Estimator型学習アルゴリズムをもつ可変階層構造学習オートマトンを用いることによって,多峰性未知目的関数の大域的最小点を見出すための探索アルゴリズムを構築した.そして,観測ノイズが存在する場合の2次元多峰性未知目的関数の大域的最小点探索に本探索アルゴリズムを適用した数値シミュレーションを行い,本探索アルゴリズムが他の探索アルゴリズムと同程度の精度の探索最小点を,約1/3の探索回数で見い出すことを示した.また,観測ノイズの大きさと本探索アルゴリズムの性能との関係においては,観測ノイズの大きさが探索回数に大きな影響を与えることが分かった.しかしそのときでも,探索精度はやや下がるものの,大域的最小点に近い点を見出しており,本探索アルゴリズムが観測ノイズが存在する場合の大域的最小点探索に有効であることが示された.   [継承]
キーワード (推奨): 1.階層構造学習オートマトン (hierarchical structure learning automata) [継承]
2. (英) estimator-type learning algorithm (日) (読) [継承]
3. (英) optimazation algorithm (日) (読) [継承]
4. (英) global minimum point (日) (読) [継承]
5. (英) noisy observation (日) (読) [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): 35 [継承]
(必須): 9 [継承]
(必須): 1191 1197 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 1999年 9月 1日 (平成 11年 9月 1日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/10004576938/ [継承]
DOI (任意): 10.9746/sicetr1965.35.1191    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 10004576938 [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, 松下 正樹 : Estimator型可変階層構造学習オートマトンによるノイズを含む観測値を用いた大域的最小点探索, 計測自動制御学会論文集, Vol.35, No.9, 1191-1197, 1999年.
欧文冊子 ● Yoshio Mogami, Norio Baba and Masaki Matsushita : Global Minimum Point Search Under Noisy Observations Using Estimator-Type Variable Hierarchical Structure Learning Automata, Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.35, No.9, 1191-1197, 1999.

関連情報

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