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J-GLOBAL ID：201002292054499357   Reference number：10A0443128

Perception and Action State Space Construction Method with Dynamics-based Self-organizing Incremental Neural Network on Subsumption Architecture

力学的自己増殖型ニューラルネットによる知覚・行為系列に基づく包摂アーキテクチャ上の状態空間構成

Author (2)： SAITO FUMIAKI (東京工大 精密工研) ,  HASEGAWA OSAMU (東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設)
Material： 知能と情報  (日本知能情報ファジィ学会誌)
Volume： 22  Issue： 2  Page： 266-278  Publication year： Apr. 15, 2010 
JST Material Number： L0501A  ISSN： 1347-7986  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *mobile robot ,  *neural network(biomodel) ,  system architecture ,  law ,  behavior(manner) ,  hybrid system ,  reinforcement learning ,  state space method ,  robustness
Semi thesaurus term： 行動則 ,  state space method ,  包摂アーキテクチャ

JST classification (2)： Motion and control of robots  (IC04012J) ,  Neurocomputers  (JC06010Q)

Reference (21)：

• MATTINETZ, T. M. Neural Gas network for vector quantization and its application to time-series prediction. IEEE Trans. Neural Netw. 1993, 4, 2, 558-569
• 田中敏雄. 場所細胞の位置マップと強化学習を用いた移動ロボットのナビゲーション. 信学論 (D-2). 2005, J88-D2, 9, 1866-1875
• 後藤亮. 強化学習における Support Vector Machine を用いた状態一般化法. 信学論 (D-1). 2003, J86-DI, 12, 897-905
• KOHONEN, T. The Self-Organizing Map. Proc. IEEE. 1990, 78, 9, 1464-1480
• SMITH, A. J. Application of the self-organising map to reinforcement learning. Neural Networks. 2002, 15, 1107-1124

Terms in the title (8)： 力学 ,  自己増殖 ,  ニューラルネット ,  知覚 ,  行為 ,  系列 ,  アーキテクチャ ,  空間構成