A neural architecture for pattern recognition insensitive to translation, scale and line thickness

ニューラルネットワークによる位置ずれ·スケール·線分の太さに不変なパターン認識機構

本論文は，変形した文字を認識するための変形パターン認識システムを提案している，特に，入力文字パターンの位置ずれ·スケール·線分の太さに不変な構造を有しており，網膜から脳の第1次視覚野に至る構造を真似た仕組みになっている．さらに，回転不変性を組み込むことも容易な構造である．郵便番号の文字認識を念頭に置いた手書き文字認識に対する計算機シミュレーションにより，その有効性を定量的に検証している．

Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers


Rotation-invariant neural pattern recognition system with application to coin recognition

回転に不変なニューラルパターン認識システムとその回転コイン認識への応用(総合論文)

本論文は，日本の500円硬貨と韓国の500ウォン硬貨を対象とし，回転硬貨画像を認識するパターン認識システムを5種類考察し，その性能·性質について比較した総合論文である．また，本論文では新たな硬貨識別システムをも提案しており，計算機シミュレーションによりその有効性を定量的に検証している．特に，工学的有効性の検証と生物を真似たシステムの考察は工学の発展に大きく寄与したと推察され，計測自動制御学会論文賞を受賞した．

Journal of the Society of Instrument and Control Engineers


Designing an architecture of a neural network for coin recognition by a genetic algorithm

遺伝的アルゴリズムによる硬貨認識用ニューラルネットワークの設計

本論文では，工学的に優れた硬貨識別システムを構築するために，遺伝的アルゴリズムにより硬貨画像から生成された特徴を選択する方法を提案している．回転に不変な特徴は極座標形式のフーリエ変換により実現でき，この振幅スペクトルを遺伝的に特徴選択しながらニューラルネットワークで学習·識別するシステムであり，小規模でかつ高精度な認識率を達成できる．計算機シミュレーションの結果から，本提案手法が小規模でかつ高精度認識を実現できることを定量的に検証している．

IEEJ Transactions on Industry Applications

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


Rotation invariant neural network with an edge detection network

パターンの回転に不変な認識を行うエッジ検出機構を有するニューラルネットワーク

本論文では，生物脳の仕組みを真似た回転に不変な構造を有するニューラルネットワークシステムを提案している．本システムの前処理部では，生物の網膜での情報処理を模倣した構造を組み込んでおり，優れた特徴を抽出可能である．学習部には回転に不変な構造を実現するための特殊な仕組みが用いられている．本システムは脳の構造の一部を仮説により実現した物であり，脳研究の助けになると考えられる．計算機シミュレーションの結果から，本システムが工学的にも高い有効性を持つことが示された．(認識システムの提案，シミュレーション，論文執筆を担当，ただし，ページの抽出は困難)

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Rotation-Invariant Neural Pattern Recognition System with Application to Coin Recognition

In pattern recognition, it is often necessary to deal with problems to classify a transformed pattern. A neural pattern recognition system which is insensitive to rotation of input pattern by various degrees is proposed. The system consists of a fixed invariance network with many slabs and a trainable multilayered network. The system was used in a rotation-invariant coin recognition problem to distinguish between a 500 yen coin and a 500 won coin. The results show that the approach works well for variable rotation pattern recogni.

本論文では，回転した硬貨の識別を目的としているが，上記の論文(1992年11月出版)と異なり，極座標形式の入力部とすることにより，回転に対して最も効果的なスラブ構造を構築している．ここで，使用される硬貨は日本の500円硬貨と韓国の500ウォン硬貨であり，サイズ，パターン，色が類似しており，一時期，偽コインで社会問題化した．硬貨識別に対する計算機シミュレーションの結果，本システムは精度の高い硬貨識別システムを構成できたことを定量的に検証した．


Neural Pattern recognition System Invariant to Rotation of Input Pattern and Ite Application to Coin Recognition

パターンの回転に対して不変なニューラルパターン認識システムとそのコイン認識への応用

本論文では，ランダムに回転した硬貨画像の識別を目的とし，ランダムに回転したパターンを認識する方法を提案している．特に，碁盤目上の入力部を持つスラブ構造を前処理部に導入することにより，回転に不変であるが，かつ位置ずれにも対応可能なシステムとしている．韓国の500ウォンと日本の500円硬貨に対する計算機シミュレーションの結果から本システムはフーリエ変換を前処理部とするシステムよりも学習が高速で，精度も同等であることが検証できた．

Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

システム制御情報学会論文誌


Nonlinear Adaptive Filter with a Neural Network

ニューラルネットワークを用いた非線形適応フィルタ

システム制御情報学会論文誌


A New Neuron Model "CONE" with Fast Convergence Rate and Its Application to Pattern Recognition


New IIR-Adaptive Algorithms Based on Orthogonalizaiton Method

Electronics and Communications in Japan, Part 3 : Fundamental Electronic Science


pattern Recognition System Insensitive to Translation and Rotation Using Neural Netwoeks with Sigmoid Functions

シグナム型ニューラルネットワークによる位置ずれ·回転に不変なパターン認識システム

本論文は，前処理部と学習部からなり，入力パターンの変形に不変な構造を有するシステムを提案している．特に前処理部と学習部のニューロンモデルはハード的実現性を容易にするためにシグナム(符号)型のニューロンモデルにより構成している．しかも，学習には勾配型アルゴリズムを使用することが可能で，パターン分類問題で，その有効性が定量的に検証されている．特に学習の容易性(高速収束性)と耐ノイズ特性が特徴である．

システム制御情報学会論文誌


A New Neuron Model "CONE" with fast Convergence Rate and Its application to Pattern Recognition

高速な収束特性を有するニューロンモデル「CONE」とそのパターン認識への応用

本論文は，階層型ニューラルネットワークを構成するための新しいニューロンモデルa-CONEの提案とその学習アルゴリズムの導出を行っている．このニューロンモデルは論文番号6のモデルと異なりシグモイド型の入出力関数を2個使用しており(ただし勾配は異なる)，高速な学習と安定した収束特性を有する点が特徴である．特に局所最適地からの脱出性能に優れている．様々な問題に適用することにより，その有効性を定量的に検証している．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-II

電子情報通信学会論文誌(D-II)


Pattern Recognition System Insensitive to Translation and Rotation by Neural Network

ニューラルネットワークによる位置ずれ·回転に不変なパターン認識システム

本論文は，変形した文字の認識を行うためのニューラルネットワークシステムを提案している．特に，位置ずれと回転に不変でかつノイズにロバストな方法とするために，前処理部にシグモイド型ニューロンモデルを用いるスラブ構造を採用し，かつスラブ構造に位置ずれと回転に不変な構造を導入している．提案したシステムの有効性を検証するために，英文字アルファベットを対象とした計算機シミュレーションを行い，本方法の有効性を示している．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


A new neuron Model "CONE" and its Learning Algorithm

新しいニューロンモデル``CONE''とその学習アルゴリズム

本論文は，階層型ニューラルネットワークを構成するための新しいニューロンモデルCONEとその学習アルゴリズムを提案している．従来のニューロンモデルと異なり，本モデルは2種類の入出力関数を有しており，出力は2値であるが学習は勾配法で行える独特なモデルである．本モデルの有効性を検証するために，パターン分類の問題(多ビットパリティ問題)に対する計算機シミュレーションを行い，従来のシグモイド型ニューロンモデルよりも高速に収束し，収束率も遜色が無いことを示した．(モデルの提案，シミュレーション，論文執筆を担当，ただし，ページの抽出は困難)

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


New IIR-Adaptive Algorithms Based on Orthogonalization Method

直交化手法に基づいたIIR形適応アルゴリズムの提案

本論文は，信号処理分野で用いられている適応ディジタルフィルタの新しい学習アルゴリズムの提案を行い，収束性を証明している．特に直交化原理に基づくアルゴリズムの導出を行い，理論と図解の両方で従来から提案されているアフィン射影アルゴリズムとの関連性を明確にしている．本アルゴリズム導出手法により，アルゴリズム間の関係を明確にし，さらなるあえアルゴリズムの導出を用紙にすることが可能である．その有効性を検証するために計算機シミュレーションを行い，従来のアルゴリズムよりも高速に収束することを定量的に示している．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers A

電子情報通信学会論文誌(A)


A Method of Design a Rotation Invariant Neural Pattern Recognition System by a Genetic Algorithm

遺伝的アルゴリズムによる回転不変ニューラルパターン認識システムの一設計法

Bulletin of Faculty of Engineering, The University of Tokushima


Rotation Invariant Neural Network Model Capable of Estimating a Rotation Angle

回転角度の推定が可能な回転不変神経回路モデル


Designing a Neural Network by a Randpm Optimization Method with Deterministic Mutation

決定論的変異を有するランダム探索法によるニューラルネットワークの一設計法

本論文は，今西進化論で提唱されている定向進化の枠組みを工学的に実現したアルゴリズムを提案している．特にニューラルネットワークの学習の成果をランダム探索法に逆転写の形でフィードバックするアルゴリズムを構築している．この構造により，高速で向きの定まった安定な進化機能を実現できている．この方法を硬貨識別の最適設計に適用し，その進化学習機能の有効性を定量的に検証して他のアルゴリズムに比べて高速であることを示している．

Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

システム制御情報学会論文誌


A New Back-Propagation Algorithm with Coupled Neuron

A novel neuron model and its learning algorithm are presented. They provide a novel approach for speeding up convergence in the learning of layered neural networks and for training networks of neurons with a nondifferentiable output function by using the gradient descent method. The neuron is called a saturating linear coupled neuron (sl-CONE). From simulation results, it is shown that the sl-CONE has a high convergence rate in learning compared with the conventional backpropagation algorithm

本論文では，従来の論文とは異なるニューロンモデルを提案している．本モデルはシグモイド型関数と飽和型線形関数の二つを入出力関数に持つ構造をしている．この構造により，安定した学習特性と比較的容易なハード的実現性を有している．他ビットパリティ問題のパター分類問題に対する計算機シミュレーションにより，本モデルの有効性を定量的に検証している．


磁界解析の際の接合条件の近似法と誤差の関係

磁界解析の際の接合条件の近似法と誤差の関係

本論文は，2次元静磁界を対象とし，磁性体と空間の各領域を接続するための境界条件の誤差に関する評価を行っている，特に磁界計算を積分型方程式で解を求める際に接合条件を数値微分する必要があるが，この数値微分の誤差が計算結果の主要誤差になっていることを示した．シミュレーションの結果から，接合条件に使われる比透磁率により誤差が増大することを明確に示した．

IEEJ Transactions on Fundamentals and Materials

電気学会論文誌A (基礎・材料・共通部門誌)


3-D Eddy Current Calculation Using the Magnetic Vector Potential", IEEE Trans. on Magnetics

Two methods for using the magnetic vector potential for 3-D eddy current calculation are treated. One method uses the magnetic vector potential that is continuous over the entire region and generally accompanies the electric scalar potential. It has the advantage that no cutting is necessary for the multiply-connected-region problem. The other method uses the magnetic vector potential that is discontinuous across the interface surface between different media. This magnetic vector potential can be arranged so that the electric scalar potential does not appear in the equations when the conductivity is constant. It has the disadvantage that cutting is necessary for the multiply-connected-region problem. New boundary value problem formulations are given for both methods, precisely defining the interface and boundary conditions.

本論文は，三次元動磁界中に発生する渦電流の解析を行うために，磁気ベクトルポテンシャル法に基づく境界積分方程式による磁界計算方法の提案を行った．ゲージ条件を利用することにより理論的に明確な定式化が可能となり，ほとんど全ての対象物に対する磁界解析を可能とするアルゴリズムを提案できている．計算対象は3次元交番磁界中の鉄球であり，渦電流の理論解を世界で初めて導出した．本方法での計算値を理論値と比較することにより，有効性を検証している．


3-D Magnetostatic Field Calculation Using the Magnetic Vector Potential and Boundary Integral Equation Method

The magnetic vector potential and boundary integral equation method is an effective and promising method for 3-D magnetostatic field and eddy current calculations since it can handle the unbounded air region and requires less computation time and memory than FEM. In this paper the magnetic vector potential method is formulated as a boundary-value-problem, defining the interface and boundary conditions precisely. The computed results of the 3-D magnetostatic field in an iron slab surrounded with a current-carrying conductor are compared favorably with the experimental data when the sharp edges of the slab are rounded appropriately in the simulation model.

本論文は，三次元静磁界の解析を目的とし，磁気ベクトルポテンシャル法に基づく境界積分方程式による磁界計算方法の提案を行い，数値計算結果と実測値との比較を行っている．特に境界条件としてゲージ条件の提案も行った．計算対象は四角柱の磁性体にコイルを巻き付けた物であり，岡山大学等で精密に実測された値を用いて比較した．本手法での計算機シミュレーションによる値と実測値はほぼ一致しており，本手法の有効性が定量的に検証できた．