SICE制御部門 データ科学とリンクした次世代の適応学習制御調査研究会

第3回講義会

「ガウス過程回帰に基づく状態推定とフィードバック制御」

案内チラシ(PDF

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当調査研究会は第4の科学としてのデータ科学の今後の展開を見据えつつ,新たな意志決定,推測・推論方式としての次世代の適応学習制御を構築することを目的として 2017 年度より活動を開始しました. 今回は不確定な対象を取り扱う統計手法として従来のパラメトリックモデルとは異なるガウス過程回帰を制御理論に適用して,統計的モデリングと状態推定およびフィードバック制御の分野で先端的な研究活動をされている研究者に,最新の研究成果と今後の展望を講義していただきます.適応学習制御やシステムモデリングをはじめとする制御分野,システムインテグレーション,システム情報,計測/信号処理なども含む幅広い分野に関わる研究者・技術者および学生の皆さまのご参加をお待ちしております.

 

【主 催】  SICE制御部門 データ科学とリンクした次世代の適応学習制御調査研究会

【協 賛】  電気学会C部門 制御技術委員会 

【日 時】  令和元年12月26日(木) 13:30〜18:00

【会 場】  東京都立川市緑町10−3 統計数理研究所 セミナー室2 → 2階大会議室(参加者増加のため変更しました)

            (統計数理研究所へのアクセス)http://www.ism.ac.jp/access/index_j.html

【参加費】  無料 

【定 員】  80名(定員に達し次第締め切ります)

ご参加の申し込みはこちら (Googleフォームによる入力をお願いします)

 

当日の資料(要パスワード) 

*参加申し込みを頂いた方に,パスワードを連絡します。

 

お問い合わせ 愛媛大学教育学部 大西義浩(ohnishi@ehime-u.ac.jp)

 

 

【プログラム】

13:30〜15:30 

「ガウス過程回帰の基礎と状態推定への応用」

福永 修一 先生(東京都立産業技術高等専門学校)               

 ガウス過程回帰とは関数を近似する手法の1つでありベイス推定やカーネル関数を用いている点が特徴である.本講演では最初にガウス過程回帰の基礎事項について,他の関数を近似する手法との比較を通して説明する.つぎに未知のシステムにおける状態を推定する問題に対してガウス過程回帰を応用した手法を紹介する.この手法は未知のシステムをガウス過程回帰により近似し,近似したシステムの状態を非線形フィルタにより推定している.講演では非線形フィルタの基礎事項について述べた後に,ガウス過程回帰に基づく非線形フィルタについて紹介をする.

 

15:45〜17:45 

「ガウス過程モデルを用いたフィードバック制御則の設計」

伊藤 優司 様(株式会社豊田中央研究所)               

 機械学習やシステム同定の分野で広く用いられているガウス過程回帰は,対象に関する事前情報を殆ど必要としない,データに対するモデルの過適合を抑制できる,モデルの不確かさを特定できる,等の特徴を有している.近年では,モデル化のみならず未知の制御対象に対する制御則の設計にも応用されており,制御工学の分野においても注目されている.本講演では,ガウス過程回帰を用いたフィードバック制御則の設計に関して,講演者らの取り組みを中心に紹介する.