| 題名 | ニューラルネットワークシステムにおける疲労が音声信号に及ぼす影響 |
| 著者 | *井上 涼太, 川野 正幸, 藤原 直樹 (鳥取大学大学院工学研究科), 岸田 悟 (鳥取大学) |
| ページ | p. 333 |
| キーワード | フリッカー値, クレペリン試験, 音声信号, ニューラルネットワーク |
| 題名 | 線形予測分析を用いた音声信号と血液中のアルコール濃度の相関関係 |
| 著者 | *川野 正幸, 井上 涼太, 長谷川 弘, 岸田 悟 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| ページ | p. 334 |
| キーワード | 音声, 飲酒, 線形予測分析, 信号処理 |
| 題名 | 見守り支援システムの構築と状態分析に関する基礎研究 |
| 著者 | *原田 敬弘 (鳥取大学大学工学部電気電子工学), 井上 涼太 (鳥取大学大学院工学研究科), 岸田 悟 (鳥取大学) |
| ページ | p. 335 |
| キーワード | ニューラルネットワーク, 加速度センサ, 状態分析 |
| 題名 | ニューラルネットワークを用いた太陽光発電電力予測法の実験的検証 |
| 著者 | *青木 公佑, �盒� 明子, 今井 純, 舩曳 繁之 (岡山大学) |
| ページ | pp. 336 - 337 |
| キーワード | ニューラルネットワーク, 太陽光発電, 予測 |
| アブストラクト | 近年，エネルギー資源の枯渇や環境問題の対策として，太陽光発電(PV: Photovoltaic generation)の導入拡大が期待されている．しかし，PV電力は急峻に変動するため，系統の電力品質に悪影響を及ぼす可能性がある．その対策として，電気二重層キャパシタ(EDLC: Electric Double Layer Capacitor)を用いた移動平均法(MA: Moving Average Method)による電力平滑化制御法が提案されている．しかし，MAは過去のデータを用いるため大きな時間遅れを生じ，EDLC容量が増大する欠点がある．そこで，時間遅れを改善するためにカオスとファジーを用いたPV電力の予測手法が提案されている． 本論文では，カオスとニューラルネットワーク(ANN: Artificial Neural Network) を用いた予測手法実際のPVシステムを用いてリアルタイム予測を行い，その予測精度を検証する． |
| 題名 | RBMとMLPを用いたDeep Belief Netによる時系列予測 |
| 著者 | *平田 貴臣, 呉本 尭, 大林 正直, 間普 真吾 (山口大学), 小林 邦和 (愛知県立大学) |
| ページ | pp. 338 - 339 |
| キーワード | 時系列予測, ニューラルネットワーク, RBM, DBN |
| アブストラクト | 時系列データの特徴をつかみ、将来の値を予測する数学モデルは古くから研究され、自然科学、社会・経済活動に大きな利益をもたらしている。本研究では、ニューラルネットワークである制限付きボルツマンマシン(RBM)と多層パーセプトロン(MLP)を用いてDeep Belief Nets (DBN)を構築することによって、新たな時系列予測モデルを提案する。また、予測対象の異なる予測モデルの最適構造や学習率を決定するため、粒子群最適化(PSO)手法を提案モデルに導入する。カオス時系列であるローレンツカオスとエノン写像、為替データを用いて、提案モデルの有効性を検証する。従来の予測手法であるMLP及びRBMのみを用いたDBNに比べ、提案法の予測精度が高いことを確認した。 |