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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
R 2023-11-03
14:20
石川 金沢商工会議所
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
運用環境の確率的な変化を考慮したマルコフ的劣化システムに対する最適保全方策
田村信幸法政大R2023-46
劣化の進行が吸収状態を持つマルコフ連鎖に従い,運用環境が確率的に変化するシステムを考える.吸収状態はシステムの故障を表す... [more] R2023-46
pp.10-15
NLP, MSS
(共催)
2023-03-17
11:40
長崎 長崎大学 文教キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
非決定性離散事象システムの双模倣制御における決定性スーパバイザの存在性に関する一考察
高井重昌阪大MSS2022-99 NLP2022-144
本稿では,事象の部分観測のもとで,
非決定性オートマトンでモデル化されたシステムとその制御仕様に対する
双模倣制御問... [more]
MSS2022-99 NLP2022-144
pp.174-177
AI 2019-07-22
16:30
北海道 函館コミュニティプラザ Gスクエア 部分観測マルコフ決定過程に基づくサイバー攻撃のモデル化
伊神和馬八槇博史東京電機大AI2019-15
サイバー攻撃の一種である標的型攻撃は,個人や組織を標的として定めて高度な技術を駆使して行われるため情報システムにおける大... [more] AI2019-15
pp.77-82
MSS, SS
(共催)
2019-01-15
12:40
沖縄 沖縄県青年会館 部分観測のもとでの非決定離散事象システムの模倣制御
李 京倫高井重昌阪大MSS2018-57 SS2018-28
本稿では,非決定オートマトンとしてモデル化された離散事象システムに対して,事象の部分観測のもと
での模倣制御問題を考え... [more]
MSS2018-57 SS2018-28
pp.19-23
CAS, SIP, MSS, VLD
(共催)
2018-06-15
10:05
北海道 北海道大学フロンティア応用科学研究棟 決定性の仕様をもつ部分観測非決定離散事象システムの双模倣制御
中郷勇輝・○高井重昌阪大CAS2018-21 VLD2018-24 SIP2018-41 MSS2018-21
事象の完全観測のもとでは,
決定性の制御仕様をもつ非決定離散事象システムに対して,
双模倣制御問題の解となるスーパバ... [more]
CAS2018-21 VLD2018-24 SIP2018-41 MSS2018-21
pp.111-114
MBE, NC
(併催)
2016-11-19
11:35
宮城 東北大学 部分観測されたスパイクからの神経細胞間の結合推定
岩崎泰士早大)・日野英逸筑波大)・龍野正実レスブリッジ大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大NC2016-36
スパイクデータに基づく神経細胞の結合関係の推定は脳の情報処理機構を解明する上で重要な問題である.既存の推定手法の多くは神... [more] NC2016-36
pp.21-26
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 幾何学的双対表現を用いた部分観測マルコフ決定過程の近似的価値反復アルゴリズム
塚原裕史安倍 満大林真人デンソーアイティーラボラトリIBISML2016-71
部分観測マルコフ決定過程(POMDP) の価値関数は,価値反復の再帰計算で現れる信念空間上の線形関数の集合の最大値を取っ... [more] IBISML2016-71
pp.177-184
MSS 2016-03-04
15:30
山口 海峡メッセ下関 離散事象システムにおける部分観測のもとでの状態アトラクション制御
沢崎遼馬高井重昌阪大MSS2015-86
離散事象システムにおける部分観測のもとでの状態アトラクション制御に関する従来の研究では,不可観測事象は不可制御であるとい... [more] MSS2015-86
pp.103-106
MSS, SS
(共催)
2015-01-27
09:20
鳥取 ブランナールみささ 部分観測におけるMaxSATソルバを用いたスーパバイザ合成手法
廣田 樹結縁祥治名大)・東道徹也デンソーMSS2014-82 SS2014-46
部分観測のもとでの離散事象システムのスーパバイザ構成アルゴリズムは指数時間であることが知られて
いる.部分観測のもとで... [more]
MSS2014-82 SS2014-46
pp.79-84
NC, NLP
(共催)
2013-01-24
10:50
北海道 北海道大学百年記念会館 協調行動学習のための非定常性の重要性
田和明洋前田新一石井 信京大NLP2012-108 NC2012-98
マルチエージェント系における協調行動の発現機構の理解は重要である.その発現は主に進化ダイナミクスの文脈で説明がされてきた... [more] NLP2012-108 NC2012-98
pp.25-30
IBISML 2012-03-12
14:40
東京 統計数理研究所 部分観測マルコフ決定過程ベルマン方程式のカーネル化
西山 悠統計数理研)・Abdeslam BoulariasMPI)・Arthur GrettonUCL)・福水健次統計数理研IBISML2011-92
最近のカーネル法である分布埋め込みとカーネルベイズルール(KBR)を使って,部分観測マルコフ決定過程(POMDP)を再生... [more] IBISML2011-92
pp.35-42
IBISML 2012-03-12
15:30
東京 統計数理研究所 部分観測環境のモデルパラメータに対する徒弟学習
牧野貴樹東大)・竹内誉羽ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパンIBISML2011-94
エキスパートの演示を観測することでタスクを学習する徒弟学習において、環境が部分的にしか観測できず、かつその環境のモデルに... [more] IBISML2011-94
pp.49-54
NC, IPSJ-BIO
(連催)
(連催) [詳細]
2011-06-24
16:30
沖縄 琉球大学 50周年記念館 Solving POMDPs using Restricted Boltzmann Machines with Echo State Networks
Makoto OtsukaJunichiro YoshimotoStefan ElfwingKenji DoyaOISTNC2011-19
部分観測マルコフ決定過程(POMDP)により定式化される
環境下において最適な行動選択を実現するための
アプローチに... [more]
NC2011-19
pp.143-148
MSS 2011-01-21
10:20
山口 海峡メッセ下関 部分観測Mealyオートマトンのスーパバイザ制御の余代数による解析
神志那 純潮 俊光阪大)・木下佳樹産総研CST2010-71
余代数および余帰納的定義を用いて不可観測事象を出力事象にもつMealyオートマトンのスーパバイザ制御問題を定式化する.2... [more] CST2010-71
pp.65-70
MSS 2010-08-02
15:30
石川 金沢学院大 サテライト教室 Mealyオートマトンのスーパバイザ制御の余代数による解析
神志那 純潮 俊光阪大)・木下佳樹産総研CST2010-35
本報告では,Mealy オートマトンでモデル化された離散事象システムのスーパバ
イザ制御の余代数的解析について検討する... [more]
CST2010-35
pp.19-24
MSS 2010-01-22
13:25
愛知 豊田中央研究所アクタスCホール 時間付き離散事象システムにおけるスーパバイザの存在条件の簡単化
野村雅司高井重昌阪大CST2009-52
時間付き離散事象システムのスーパバイザ制御において,スーパバイザは,与えられた制御仕様が満足されるように,その生起を許容... [more] CST2009-52
pp.85-89
MSS 2009-06-03
10:40
大阪 摂南大学大阪センター 部分観測下での最悪ケースを考慮したスーパバイザの強化学習
梶原弘治山崎達志摂南大CST2009-1
著者らはこれまでに,最悪ケースを考慮したスーパバイザ(制御器)を強化学習により設計する手法を提案している.
しかし,現... [more]
CST2009-1
pp.1-6
MSS 2008-06-02
14:25
愛知 名古屋大学野依記念学術交流館 Mealyオートマトンを用いた離散事象システムのモデリング
潮 俊光阪大)・高井重昌京都工繊大CST2008-4
離散事象システムにおける論理的な制御手法として,スーパバイザ制御がある.スーパバイザは観測された事象列に対して生起を禁止... [more] CST2008-4
pp.19-24
MSS 2007-06-29
09:25
沖縄 那覇簡易保険レクセンター 優先度付き非決定性スーパバイザの存在条件について
乾 翼潮 俊光阪大CST2007-7
離散事象システムにおける論理的な制御手法として,スーパバイザ制御がある.スーパバイザは観測された事象列に対して生起を許容... [more] CST2007-7
pp.7-12
NC 2007-06-15
09:25
沖縄 沖縄科学技術研究基盤整備機構 内部状態を用いた強化学習によるマルチエージェント系における協調行動の獲得
谷口雄基森 健石井 信奈良先端大NC2007-15
本報告では, 内部状態を用いた強化学習法により, 部分観測環境のもとでマルチエージェントによる協調行動が効率良く実現でき... [more] NC2007-15
pp.41-45
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