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確率統計情報を活用する数理モデルベース適応学習制御

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

体系的番号 JPMJPR2127
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR2127

研究代表者

細江 陽平  京都大学, 大学院工学研究科, 講師

研究期間 (年度) 2021 – 2024
概要モデルベースト制御では数理モデルの良し悪しが制御性能に直結しますが,対象によっては十分精度のよいモデルを得られないことがあります.本研究では,事前および事後情報に基づいてモデルの未知部分を確率過程の分布として補完し,その結果を制御に活かすことを可能にする理論と技術を開発します.これにより,さまざまな対象の自動制御化に関する社会的課題の解決への礎を築くことを目指します.
研究領域数学と情報科学で解き明かす多様な対象の数理構造と活用

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2022-05-09   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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