| 題名 | クラスタ間のデータ数の偏りに頑健な自己組織化マップの構成法 |
| 著者 | *小鉄 和広 (鳥取大学大学院工学研究科), 藤澤 大樹 (鳥取大学工学部), 采女 真也, 河野 光 (鳥取大学大学院工学研究科), 大木 誠 (鳥取大学工学部) |
| Page | p. 327 |
| Keyword | 自己組織化マップ, クラスタ分析, クラスタの推定, 偏ったデータ |
| Abstract | 自己組織化マップ（Self Organizing Map:SOM）はニューラルネットワークの一種であり，強力なクラスタリング能力をもつ．しかし各クラスタに属するデータの個数に偏りがある場合，必ずしも良好なクラスタ分類が行えない．この問題は，提示したデータに対する勝者ユニットの参照ベクトルを予測結果として利用するような予測問題においては，予測結果の成否を大きく左右する．そこで本研究では，SOM2を用いてクラスタに属するデータ数の偏りにおける影響を軽減するクラスタ分析手法を提案し，提案手法と通常のSOMとのクラスタリング性能について比較および検討を行った． |
| 題名 | クラスタ間のデータ数の偏りに頑健な自己組織化マップの予測問題への応用 |
| 著者 | *藤澤 大樹 (鳥取大学工学部), 小鉄 和広, 采女 真也, 河野 光 (鳥取大学大学院工学研究科), 大木 誠 (鳥取大学工学部) |
| Page | p. 328 |
| Keyword | 自己組織化マップ, データの予測, クラスタ分析, クラスタの推定, 偏ったデータ |
| Abstract | 自己組織化マップ（Self Organizing Map:SOM）の応用のひとつに，提示したデータに対する勝者ユニットの参照ベクトルを予測結果として利用する手法がある．この予測の手法では，事前に入力データ集合をSOMに学習させておく必要がある．しかし，入力データに含まれるクラスタごとのデータ数が偏っている場合，各クラスタが学習によってSOMに反映される比率がデータ数の比率とほぼ同じであるため，データ数の少ないクラスタに対する予測の性能が他のクラスタの予測と比較して低下すると考えられる．本研究では，クラスタ間でデータ数に偏りがあるようなデータ予測問題に対して，SOM2による手法を適用し，その有効性を検討する． |
| 題名 | SOMによる電動車いすの走行補助に関する検討 |
| 著者 | *福安 真之 (鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻), 白川 浩章 (鳥取大学大学院工学研究科電気電子工学専攻), 倉田 将史, 大木 誠 (鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻) |
| Page | p. 329 |
| Keyword | SOM, 自己組織化マップ, 走行補助, 電動車いす, ロボット |
| Abstract | 我々は高齢者の自立支援と介護者の負担軽減を目的とし、半自動車椅子型ロボットDREAM号の研究開発を行っている。DREAM号は搭乗者がジョイスティックによって操縦を行う。DREAM号は障害物などの危険を感知し、自動的に徐行し回避行動をとる。本研究では自己組織化マップの特徴を生かし、周辺環境の分類および走行補助を行う手法を提案する。これにより、搭乗者によって異なる運転操作に対応した走行補助が期待できる。 |
| 題名 | セルラニューラルネットワークを用いた古文書文字認識の試み |
| 著者 | *堀内 匡 (松江工業高等専門学校), 小須賀 祐介 ((株)プロビズモ), 高橋 朋之 (松江工業高等専門学校), 章 忠, 今村 孝 (豊橋技術科学大学) |
| Page | pp. 330 - 331 |
| Keyword | セルラニューラルネットワーク, 古文書文字認識, 方向線素特徴量, 正準判別分析, 次元圧縮 |
| Abstract | 近年，既存の知識を用いた連想記憶による判別を行う方法として，セルラニューラルネットワーク（Cellular Neural Networks: CNN）が注目されている．CNNは連想記憶媒体として有効であり，テクスチャの分類問題や簡単な文字認識などの分類問題に応用されつつある．本研究では，より難しい文字認識である古文書文字認識に対して，特徴量として方向線素特徴量を採用し，認識手法としてCNNを適用することを試みた．その結果，高次元の特徴量ベクトルを正準判別分析により次元圧縮した後にCNNを適用することで，高い精度と短い想起時間を実現できることを明らかにした． |
| 題名 | 自己組織化マップを用いた電気二重層キャパシタの等価回路定数の推定 |
| 著者 | *伊藤 達也, 金川 照幸, 宮田 仁志, 権田 英功 (米子工業高等専門学校) |
| Page | p. 332 |
| Keyword | 自己組織化マップ, 電気二重層キャパシタ, 等価回路定数 |
| Abstract | 一般に電気自動車(EV : Electric Vehicle)の電源としては鉛蓄電池が使用されているが，よりエネルギー回生を効率良く行うことのできる電気二重層キャパシタ(EDLC : Electric Double Layer Capacitor)を用いることが注目されている．しかし，EDLCは自己放電や内部抵抗が大きいうえ，電圧値により静電容量が変化するため，解析が困難である．そこで本稿では，EDLC解析用の等価回路定数を自己組織化マップ(SOM : Self Organizing Map)を用いて効率良く推定する方法を提案する．具体的には，EDLCの充電特性の測定値と，カーブフィットと呼ばれる手法で同定した回路定数を入力データとしてSOMの学習を行う．学習済みのSOMには，既知の測定値と回路定数の他にそれと類似した大量のデータが含まれているので，その中から所望の等価回路定数を抽出する． |
| 題名 | 声紋による個人認証システムの構築 |
| 著者 | *小林 光, 田中 章浩, 木下 健太郎, 岸田 悟 (鳥取大学大学院) |
| Page | p. 333 |
| Keyword | 階層型ニューラルネットワーク, 声紋, 高速フーリエ変換 |
| Abstract | 本研究では,バックプロパゲーション法による3層階層型ニューラルネットワークを用いて声紋認証システムを構築した.音声を高速フーリエ変換によって前処理を行い,これらをニューラルネットワークへの入力データとして用いた.結果より,3層階層型ニューラルネットワークが個人認証システムに有効であることを示した. |