• 検索結果がありません。

L1 ノルム最小化アルゴリズム

修正最小二乗法による適応アルゴリズムとその応用

修正最小二乗法による適応アルゴリズムとその応用

... The Truncated Least Square Method presented here depends on a truncated data which is a coHection of the last h/1 observations.Here,Wf is any number greater than N which is a number Of u[r] ...

10

4E1-2 古典的プランニング問題に対するプラン最適化アルゴリズムとその組み合わせ

4E1-2 古典的プランニング問題に対するプラン最適化アルゴリズムとその組み合わせ

... . アルゴリズム は , 入力に最適対象のプラン , 用いる最適アルゴリズム , 許 容する最大のウィンドウの長さ , 時間制限を取り , 何度もウィ ンドウを変えながらプランの一部を切り出し別の最適アルゴ リズムに渡す , という一連の流れを繰り返し , 時間制限に達し た際の最新のプランを出力する ...

3

1F5-OS-09b-2 乱択アルゴリズムによる道路ネットワーク耐震化問題の解法

1F5-OS-09b-2 乱択アルゴリズムによる道路ネットワーク耐震化問題の解法

... 次に,二つの手法の最適性について評価する. CE 法の best solution は 3 , 888, 473 , GC 法の best solution は 3 , 818, 091 で あった. GC 法では大域的最適戦略を求められているが, CE 法では局所的な最適戦略しか求められなかった.これは二つの 手法の特徴の違いによるのではないかと考えられる. CE 法で はパラメトリックな確率密度により戦略を生成するため,初期 ...

2

4G1-3 手話翻訳のためのモーションベクトル化によるパターン識別アルゴリズム

4G1-3 手話翻訳のためのモーションベクトル化によるパターン識別アルゴリズム

... 動作に分割される.そのため,動作に「また」の 1 動作目 (また 1)→「また」の 2 動作目(また 2)→「会う」の順に数値が高く なることが理想の結果と言える.実際の実験結果を見ると,「こ んにちは」は理想の結果と言えるが,「おはようございます」や 「また会いましょう」は,該当する単語以外にも高い数値が出て しまう,単語と単語の間の動作が他の単語のテンプレートとマッ ...

4

分子シミュレーション効率化の ためのアルゴリズム

分子シミュレーション効率化の ためのアルゴリズム

... 平衡における体積の変化 • 水を配置する際、少数の水 分子を小さな系で平衡し たモデルタンパク質の周囲 にあてはめているが、タン パク質の原子と衝突する水 分子は機械的に取り除い ているため、配置した水分 子とタンパク質の間に隙間 ができる ...

56

分子シミュレーション効率化の ためのアルゴリズム

分子シミュレーション効率化の ためのアルゴリズム

... 平衡における体積の変化 • 水を配置する際、少数の水 分子を小さな系で平衡し たモデルタンパク質の周囲 にあてはめているが、タン パク質の原子と衝突する水 分子は機械的に取り除い ているため、配置した水分 子とタンパク質の間に隙間 ができる ...

60

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... 的最適問題とは,複数の目的関数を同時に最大もしくは 最小する問題である.しかし,通常これらの目的関数にはト レードオフの関係があり,全ての目的関数について優れた解を 一意に求めることはできない.そのため,他の解に対して,少 なくとも一つの目的関数において劣っていない解であるパレー ...

4

MATLABアルゴリズムからCコード生成のワークフローと最適化

MATLABアルゴリズムからCコード生成のワークフローと最適化

... ▪ 実装対象 > バッテリー駆動IoT機器の信号処理アルゴリズム実装(Low Power高度な信号処理) > ターゲットプロセッサコア:Cortex-M4(最適のためコード置換ライブラリ(CRL)適用) > サーバー側のアプリケーション展開 ...

41

遺伝的アルゴリズムに基づく組み合わせ最適化手法による IbarakiChristianUniversityLibrary 制約のある割り当て問題への応用茨城キリスト教大学紀要第 52 号自然科学 p.1~9 1 遺伝的アルゴリズムに基づく組み合わせ最適化手法による制約のある割り当て問題への応用 *

遺伝的アルゴリズムに基づく組み合わせ最適化手法による IbarakiChristianUniversityLibrary 制約のある割り当て問題への応用茨城キリスト教大学紀要第 52 号自然科学 p.1~9 1 遺伝的アルゴリズムに基づく組み合わせ最適化手法による制約のある割り当て問題への応用 *

... 概 要 本学の教養課程で開講されている大学基礎演習は新入生必修の科目であり,全38クラス からなる全8学科の学生の混成クラスとして運営されているため,全学生を各クラスに均 等に割り当てる作業が組み合わせ最適問題となっている.本論文では,この問題に遺伝 的アルゴリズムを適用するため,複数の染色体からなる個体,個体内の染色体間による交 ...

9

目次 1. はじめに 1 2. マルチALUプロセッサ MAP MAP の構成 MAP 命令セットアーキテクチャ 並列 連鎖判定のアルゴリズムについて 5 3. Booth 乗算のアルゴリズム 次 Booth アルゴリズム 次 Bo

目次 1. はじめに 1 2. マルチALUプロセッサ MAP MAP の構成 MAP 命令セットアーキテクチャ 並列 連鎖判定のアルゴリズムについて 5 3. Booth 乗算のアルゴリズム 次 Booth アルゴリズム 次 Bo

... 1 1 はじめに 半導体技術の進歩により、LSI の小型、軽量と高速、低消費電力が可能となった。近年 の発展が見られるスマートフォンなどに挙げられる組み込み機器は、ハードウェアとソフトウェアから 構成されている。この普及に伴い半導体は高性能、低消費電力が加速している。そして要求され ...

31

あらまし 画像処理アルゴリズムの開発から製品実装に至るまでには膨大な工数が必要とされている. まず研究開発段階においてアルゴリズムが発案され, ソフトウェア上での実装, 評価を経てアルゴリズムが確立される. その後製品にハードウェアとして実装するにあたり, アルゴリズムの近似化や高速化が行われ, ハ

あらまし 画像処理アルゴリズムの開発から製品実装に至るまでには膨大な工数が必要とされている. まず研究開発段階においてアルゴリズムが発案され, ソフトウェア上での実装, 評価を経てアルゴリズムが確立される. その後製品にハードウェアとして実装するにあたり, アルゴリズムの近似化や高速化が行われ, ハ

... Global 法は Middlebury stereo benchmark で高い精度を示しているが,大局的な最適を行うため 基本的に計算コストが非常に高い.計算コストを削減するために近似解法を用いた手法[37]も存 在するが,その分精度は低下する. またステレオマッチングは,厳密な解が存在しない不良設定問題であり,オクルージョンやテク ...

80

Remezアルゴリズムに基づくShort Time DFTのデシメーションフィルタの最適化

Remezアルゴリズムに基づくShort Time DFTのデシメーションフィルタの最適化

... adopted with Nyquist merely truncated by 2m frame number.[r] ...

6

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... To handle this task, our algorithm encodes a prediction model in its genome, and evolves this genome based on the value of the log-likelihood between the model and historical data taken from the Japan Meteorologial ...

4

非線形最適化のアルゴリズムとソフトウエア

非線形最適化のアルゴリズムとソフトウエア

... ケースC(エチレンプラント): • これもエチレンプラント工場の最適であ るが,殆どの部分が線形モデルからなり, 温度パラメータの部分のモデルにのみ非 線形性が入っている.他のモデルと異なる のは時系列的な要素が入っている. ...

94

非線形最適化のアルゴリズムとソフトウエア

非線形最適化のアルゴリズムとソフトウエア

... • ノルムの定義を変更してCG法 • 対角スケーリングしてCG法を数回適用したものを前処理 行列としてGMRES法 • ピボット選択付きの分解を数ステップ行ったものを前処理 行列としてGMRES法 ...

65

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... 3. 専門家によるシステム評価実験 3.1 実験概要 被験者を培養研究従事年数が八年の眼科医,一年の学生,三 年の学生の三名を対象とし評価実験を行った.以降,順に被験 者 A ,被験者 B ,被験者 C とする.被験者は,評価世代にお ける最終評価時に自身が良好な細胞が生成できたと判断した時 点で実験を終了する.実装システムにおけるパラメータを表 1 に示す. ...

3

4E1-1 オイラー路の高速な列挙索引化アルゴリズム

4E1-1 オイラー路の高速な列挙索引化アルゴリズム

... 例として,提案手法を使って図 12 の左端の「中」型グラフ に存在する全てのオイラー路を列挙する手順を図 9 に示す.そ して,実際の処理中の mate は図 10 に示されている. 多分決定グラフが完成すれば,オイラー路の数を数える方 法は次の通りになる.まず,多分決定グラフの一番下の節点の 値は 1 だと定義する.次に,他の節点の値は,その節点の子 節点の値の総和である.最後に,オイラー路の数は多分決定グ ラフの根節点 ...

4

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

PDFファイル 2D1 「遺伝的アルゴリズムによる最適化・AI応用」

... 3.1 GA を用いたテクスチャ特徴量の組み合わせ最適 学習領域に対するテクスチャ特徴量空間の距離が近いほど, 未学習領域が高い分割精度を有するためには,図 3 の右図の ように,未学習領域分割精度が学習領域に対する特徴量の距離 と反比例するような特徴量の組み合わせを用いてクラスタリ ングを行う必要がある.本手法では, GA を用いて前節で述べ たテクスチャ特徴量合計 66 個の組み合わせを探索する.その ...

4

1E2-4 BDD簡約化アルゴリズムの並列化

1E2-4 BDD簡約化アルゴリズムの並列化

... 提案手法は,データの処理順序に依存関係があって並列が 難しい手法に対する並列の枠組みと見ることが出来る.すな わち,不完全でも並列が容易な処理を導入し,その並列処理 により高速に入力データを小さくし,小さくなったデータに対 して本来の処理を並行して行うことで,効率的な処理を行う枠 組みである.この枠組を他の課題へと適用することは,今後の 課題の一つである. ...

4

改版履歴 版変更日付変更箇所変更内容発行責任者 1.0( 初版 ) 2018 年 1 月 12 日初版作成川崎 年 2 月 27 日 年 3 月 12 日 暗号アルゴリズムが危殆化した場合の対処を記載暗号アルゴリズムに

改版履歴 版変更日付変更箇所変更内容発行責任者 1.0( 初版 ) 2018 年 1 月 12 日初版作成川崎 年 2 月 27 日 年 3 月 12 日 暗号アルゴリズムが危殆化した場合の対処を記載暗号アルゴリズムに

... 2. 一般規定 2.1. 義務 2.1.1. 時刻認証局の義務 時刻認証局は、本サービスの提供にあたって本規程に従い利用者に対して以下の業務を遂行する義 務を負い、また、2.2 に規定する財務上の責任を負います。時刻認証局は、業務の一部を第三者に委 託する場合であっても業務の責任を負います。ただし、時刻認証局は、利用者が本規程に基づいて時 刻認証局より発行された TST ...

26

Show all 10000 documents...

関連した話題