『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=216683)

EID=216683EID:216683, Map:[2010/システム設計], LastModified:2010年11月29日(月) 20:04:51, Operator:[水本 匡昭], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.機械工学科]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 先端技術科学教育部 (授業概要) [継承]
入学年度 (必須): 西暦 2011年 (平成 23年) [継承]
名称 (必須): (英) System Design (日) システム設計 (読) しすてむせっけい
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形態 (推奨): 1.講義 [継承]
コース (必須): 1.2011/[徳島大学.先端技術科学教育部.知的力学システム工学専攻.機械創造システム工学コース]/[博士前期課程] [継承]
担当教員 (必須): 1.小西 克信
肩書 (任意):
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単位 (必須): 2 [継承]
目的 (必須): (英) This class introduces some representative methods for control system design and image recognition  (日) システム設計を行うための基礎知識として,力学系のモデリングと制御および画像認識に関する代表的な方法を理解させることを目的とする.   [継承]
概要 (必須): (英) System design is a process in which scientific principles and engineering tools are used to produce a plan which satisfy a hunan need. In this lecture, the control system design methods such as modeling, equations of motion, modal analysis, obserber and controller, and the image recognition methods such as neural network, support vector machine, mean shift and sparse template are explained.  (日) システムは人間が所定の目的を達成するために様々な要素を有機的に組み合わせて構成するものであり,設計の手順は,問題点の分析と把握,目的設定,設計,解析と最適化,評価などの多数の過程から成り立っている.この講義の前半部分では自動制御系の設計方法として,産業機械を例にとってモデリング,制御.シミュレーションの具体例を述べる.後半では制御系の目標値を自律生成するのに必要な画像認識の方法,例えばにニューラルネットワーク,サポートベクターマシン,平均シフト,疎テンプレートなどについて述べる.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) modeling (日) モデリング (読) [継承]
2.運動方程式 (equation of motion) [継承]
3. (英) vibration control (日) 振動制御 (読) [継承]
4.ニューラルネットワーク (neural network) [継承]
5. (英) support vector machine (日) サポートベクターマシン (読) [継承]
6. (英) mean shift (日) 平均シフト (読) [継承]
7. (英) sparse template (日) 疎テンプレート (読) [継承]
先行科目 (推奨): 1.デジタル制御論 ([2011/[徳島大学.先端技術科学教育部.知的力学システム工学専攻.機械創造システム工学コース]/[博士前期課程]]/->授業概要[2010/デジタル制御論])
必要度 (任意):
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関連科目 (推奨): 1.振動工学特論 ([2011/[徳島大学.先端技術科学教育部.知的力学システム工学専攻.機械創造システム工学コース]/[博士前期課程]]/->授業概要[2010/振動工学特論])
関連度 (任意):
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要件 (任意): (英) Students are required to have a good understanding of undergraduate-level design engineering and automatic control theory.  (日) 学部教育における設計工学と自動制御理論を理解していること   [継承]
注意 (任意):
目標 (必須): 1.(英) To understand the modeling and control methods for mechanical systems.  (日) 機械システムのモデリングと制御の方法を理解すること  
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2.(英) To understand the image recognition methods for object detection  (日) 物体検出のための画像認識法を理解すること  
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計画 (必須): 1.(英) Modeling  (日) モデリング  
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2.(英) Equations of motion(1)  (日) 運動方程式(1)  
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3.(英) Equations of motion(2)  (日) 運動方程式(2)  
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4.(英) Modal analysis  (日) モード解析  
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5.(英) Vibration control(1)  (日) 防振制御(1)  
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6.(英) Vibration control(2)  (日) 防振制御(2)  
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7.(英) Simulation  (日) シミュレーション  
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8.(英) Intermediate examination  (日) 中間試験  
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9.(英) Basic image processing(1)  (日) 画像処理の基礎(1)  
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10.(英) Basic image processing(2)  (日) 画像処理の基礎(2)  
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11.(英) Basic image processing(3)  (日) 画像処理の基礎(3)  
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12.(英) Image segmentation by mean shift  (日) 平均シフトによる画像の領域分割  
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13.(英) Object tracking by sparse template  (日) 疎テンプレートによる物体追跡  
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14.(英) Object detection by neural network  (日) ニューラルネットワークによる物体検出  
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15.(英) Object detection by HOG and SVM  (日) HOGとSVMによる物体検出  
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16.(英) Final examination  (日) 期末試験  
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評価 (必須): (英) Evaluate based on two examinations and reports  (日) 2つの試験とレポートで評価する.   [継承]
再評価 (必須):
対象学生 (任意): (英)   (日) 開講コース学生のみ受講可能   [継承]
教科書 (必須): 1.(英) To be introduced in the class.  (日) 授業中に紹介する.   [継承]
参考資料 (推奨): 1.(英) To be introduced in the class.  (日) 授業中に紹介する.   [継承]
URL (任意):
連絡先 (推奨): 1.小西 克信
オフィスアワー (任意):
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科目コード (推奨):
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