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J-GLOBAL ID：201702225503956025   整理番号：17A1506953

回復力指標を推定するためのハイブリッド強化学習システム【Powered by NICT】

A hybrid reinforced learning system to estimate resilience indicators

著者 (6件)： Enjalbert Simon (Univ Lille Nord de France, France) ,  Enjalbert Simon (UVHC, LAMIH, France) ,  Enjalbert Simon (CNRS UMR 8201, F-59313 Valenciennes, France) ,  Vanderhaegen Frederic (Univ Lille Nord de France, France) ,  Vanderhaegen Frederic (UVHC, LAMIH, France) ,  Vanderhaegen Frederic (CNRS UMR 8201, F-59313 Valenciennes, France)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 64  ページ： 295-301  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回復力指標に基づく学習システムについて述べた。前例のない状況に直面した場合,人間-機械システム性能を推定するためのハイブリッド学習システムを提案した。種々の基準から収集したデータは,局所的および大域的回復力指標を用いて,瞬間的及び経時変化両方人間-機械システム状態を与えると推定データと比較した。学習システムは,二つの異なった,分離した強化関数の構成できるそれ自身のシステム知識の最初の可能補強とその評価関数の二次可能補強。ハイブリッドアプローチに併用した場合,回復力指標推定を改善すべきである。学習システムをシミュレートし,その後空気輸送状況に適用し,回復力指標推定上の各強化関数の影響を評価した。ハイブリッド強化学習の性能に関する仮説を確認し,それは知識ベース強化または推定に基づく強化のみで得られたものよりも良い結果を与える。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 空気輸送 ,  *学習 ,  経時変化 ,  *強化学習 ,  知識ベース ,  評価関数
準シソーラス用語： 機械システム ,  ハイブリッド学習 ,  システム性能 ,  *学習支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： レジリエンス工学 ,  学習 ,  マンマシンシステム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 回復 ,  指標 ,  推定 ,  強化 ,  学習システム