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J-GLOBAL ID：201803001216024992

学習用データ生成方法およびこれを用いた対象空間状態認識方法

Inventor： 園田 潤 ,  木本 智幸
Applicant, Patent owner： 独立行政法人国立高等専門学校機構
Agent (1)： 特許業務法人創成国際特許事務所
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016173205
Publication number (International publication number)：2018041178
Application date： Sep. 05, 2016
Publication date： Mar. 15, 2018
Summary：

【課題】対象系の状態認識用の大量の学習用データを高速で生成しうる方法および当該学習用データを用いて対象系の状態を高精度で認識しうる方法を提供する。【解決手段】解析モデルが用いられて指定周波数の縦波、横波、または縦波および横波の組み合わせであるプローブ波の対象系への入射および対象系からの反射波の受信がシミュレーションされる。このシミュレーションが高速の演算処理要素によって実行されることにより、大量の学習用データが高速で生成される。当該学習用データがニューラルネットワークに入力された際の出力結果に応じて、ニューラルネットワークのパラメータの値が調節される。そして、当該パラメータの値が調節されたニューラルネットワークに対して実測データが入力された際の出力結果に応じて、当該実測データに対応する対象系の状態が高精度で認識される。【選択図】 図1

Claim (excerpt)：

対象系の状態を認識するための学習用データを生成する方法であって、 前記対象系における一または複数の物体およびこれを取り囲む媒質のそれぞれの空間占有態様および縦波、横波、または縦波および横波の組み合わせであるプローブ波に対する応答特性を少なくとも含む複数の因子により定義される解析モデルにおいて、前記対象系の複数の状態のそれぞれを表わす前記複数の因子の異なる組み合わせを定義し、 前記解析モデルにおいて、一または複数の出力点から前記対象系に対して前記プローブ波を仮想的に入射した際に、複数の入力点のそれぞれにおいて仮想的に受信される反射波に基づき、前記複数の因子の異なる組み合わせのそれぞれについて前記学習用データを生成することを特徴とする学習用データ生成方法。

IPC (5)：

G06N 99/00 ,  G06N 3/08 ,  G01S 13/88 ,  G01N 29/44 ,  G01N 22/00

FI (5)：

G06N99/00 150 ,  G06N3/08 180 ,  G01S13/88 ,  G01N29/44 ,  G01N22/00 A

F-Term (12)：

2G047BA03 ,  2G047BC03 ,  2G047CA01 ,  2G047GG19 ,  2G047GG35 ,  2G047GG36 ,  2G047GG37 ,  2G047GH07 ,  5J070AE11 ,  5J070AH19 ,  5J070AK13 ,  5J070AK22