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
本ページではJSTさきがけのプロジェクト「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」の概要や成果を公開します．
採択領域：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
採択課題：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
研究者：細江 陽平（京都大学大学院工学研究科）
研究期間：2021年10月--2025年3月
研究概要：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．
工事中...
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