ニューラルネットワークによるクラスタリング技術

keywords.jpgニューラルネット,教師なし学習,情報理論,自動データ分類,農産物 

辻 敏夫 

TOSHIO TSUJI

division.jpg工学研究院 電気電子システム数理部門 サイバネティクス応用講座

position.jpg教授

研究概要

研究内容

農産物や工業製品などの良否検査・品質評価を行う一般的な自動判別システムは,専門の検査官による官能評価基準をベースに構築されている。しかしながら,検査官の能力や疲労によって製品の評価基準が変化するため,一定した判断基準を示すシステムの構築が困難である。
我々が考案した自己組織型のニューラルネットワーク(NN)は,与えられたデータの統計的な特徴を自動的に抽出するとともに,いくつかのグループに確率的に分類する能力を有する。

本研究の特徴・優位性

このNNを利用することにより,あらかじめ製品の品質基準に関するデータを調査することなく,客観的かつ普遍的な良否検査・品質評価を可能とする新しい自動製品評価システムの開発が期待できる。

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