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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Performance evaluation of schedule plan for cuckoo search applied to the neural network controller of a rotary crane

  Rui Kinjo, Kunihiko Nakazono, Naoki Oshiro, Hiroshi Kinjo

  Artifcial Life and Robotics ( Springer Nature )    2023年11月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Here, an optimized neural network controller (NC) was developed with the cuckoo search (CS) method. This was inspired by the mending behavior of the cuckoo bird, which lays eggs similar to those of their putative parents in their nests and allows the putative parents to raise them. CS is an evolutionary computation algorithm that mimics the ecological behavior of organisms to optimize a controller. Previous studies have demonstrated good evolutionary processes for NCs when the value of the scaling index varies in steps during a scheduled period. Therefore, the proposed CS scheduling plan adjusts the scaling index as a linear function, nonlinear function, or stairs. Computer simulations demonstrated that an NC optimized with the scheduled CS method had superior control performance compared to the original CS method. The best results were obtained when the schedule plan was set to a linear or nonlinear function rather than a stair plan.

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• Study on evolutionary performance of NC optimized by scheduled Cuckoo Search for rotary

  Kunihiko Nakazono, Naoki Oshiro, and Hiroshi Kinjo

  Proceedings of the Joint Symposium of The Twenty-Seventh International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 27th 2022), The Seventh International Symposium on BioComplexity 2022 (ISBC 7th 2022), The Fifth International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics 2022 (SWARM 5th 2022) ( その他の出版社 )    889 - 892   2022年01月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

• 介護ロボット開発におけるニーズ・シーズ連携法の構築：ICFモデルにより簡約化された機器機能を体現するモデルの活用

  安里 健太郎, 金城 知子, 豊里 一貴, 大城 尚紀, 下地 将生, 比嘉 靖

  電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌） ( 一般社団法人 電気学会 )  141 ( 2 ) 113 - 123   2021年 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>This paper presents a novel seeds-needs cooperation method using an ICF model and a simplified embodiment model to develop nursing care robots. In the V-process of the nursing care robot development guidebook published by AMED, an ICF model is used to consider role of <i>robots</i> in providing <i>nursing care</i>. In addition, the simplified embodiment model contributes to the realization of <i>robots</i> to achieve better <i>nursing care</i> using the proposed method. In particular, the ICF model and the simplified embodiment model are useful to design and refine the development concept of a nursing care robot. The validity of the proposed method is confirmed by a development record of an all-in-one nursing care robot for transferring and moving support in the Okinawa nursing care robot consultation.</p>

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    CiNii Research

• Investigation of training performance of convolutional neural networks evolved by genetic algorithms using an activity function

  Betere J.I.

  Artificial Life and Robotics ( Artificial Life and Robotics )  25 ( 1 ) 1 - 7   2020年02月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  This article presents a study on the training performance of convolutional neural networks (CNN) evolved by genetic algorithms (GA) using an activity function for image recognition. Globally, GA has been considered as one of the most robust search optimization methods in machine learning and artificial intelligent systems. Currently, when CNN is used in 2D image recognition, the ReLU activity function is mostly applied with back propagation (BP) for signal processing and image recognition, because the sigmoid function has a gradient disappearance problem. Although the sigmoid function is good for three-layered neural networks, its performance degrades for multilayer neural networks, especially in BP training. In this study, we also focus on the training performance of an activity function with CNN evolved by GA, especially when the intermediate convolution layers are used. We also evaluate the training accuracy of various activity functions for image recognition with CNN for an automatic driving application using the GA training method.

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• Investigation of multi-layer neural network performance evolved by genetic algorithms

  Betere I.

  Artificial Life and Robotics ( Artificial Life and Robotics )  24 ( 2 ) 183 - 188   2019年06月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  This paper presents a study on the investigation of multi-layer neural networks (MLNNs) performance evolved with genetic algorithm (GA) for multi-logic training patterns applied to various network functions. Specifically, we have concentrated on the Sigmoid, Step and ReLU functions to evaluate and simulate their performances in the network. We have revealed that GA training gives good training results in evolutionary computation by changing of Sigmoid, ReLU and Step as the activity functions in MLNN performance. Sigmoid function has proved to train all patterns for all outputs without any challenge as compared to ReLU function and Step in this study. We are still trying to see how a ReLU function could be trained with GA for MLNNs performance for the two input and four output training patterns termed as the multi-logic pattern training about multiple training parameters.

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MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

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• 海底石均し装置のシミュレーション-油圧ブレーカを使った場合の検討-

  金山佳広, 金城寛, 大城尚紀, 平林丈嗣, 吉江宗生, 上山淳

  建設ロボットシンポジウム論文集(CD-ROM)   19th   2019年  [査読有り]

   

  J-GLOBAL

学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• Best Paper Award

  2006年   International Symposium on Artificial Life and Robotics  

  受賞者: その他の受賞者

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  A Self-Organizing Model of Place Cells with Periodically Distributed Receptive Fields

科研費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• アクティブな中心窩視覚システムによる文書情報の獲得

  奨励研究(A)

  課題番号: 11750211

  研究期間: 1999年04月  -  2001年03月 

  代表者: 大城　尚紀 

  直接経費: 1,800,000（円）  間接経費: 540,000（円）  金額合計: 2,340,000（円）

その他研究費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• 中心窩視覚に基づく動画像データを用いたニューラルネットによる自動車の安全運転支援システムの開発

  研究費種類: 財団・社団法人等の民間助成金  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2006年12月  -  2007年11月 

  資金配分機関: -

担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

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