情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

本稿では，木構造を用いた階層型学習器である力学系学習木を提案する．力学系学習木は力学系の挙動の階層的な関数近似を行う．水面上での船体の運動など，力学的挙動の数式表現が困難な場合には，実機データの関数近似が有効である．力学系学習木は実機データを階層的に整理して学習することで，データ密度に合わせた適応的な汎化(A)を実現できる．また，データのノイズ除去(B)やオンライン学習(C)も同時に実現できる．振り子の運動や船体運動の学習で力学系学習木を評価した結果，機能A,B,Cが確認できた他，船体運動の外乱推定にも応用できることが分かった．力学系学習木は任意の連続力学系に適用できるため，今後は様々な力学系への応用を試みたい．