オーガナイズドセッション＠MSCS2022
第9回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム(ONLINE)においてオーガナイズドセッションを開催しました．
OS：機械学習で加速する制御理論(1)
- 場所
- ONLINE
- 日時
- 2022年3月8日 10:40～12:40
- 座長
- 丸田 一郎（京都大学），加嶋 健司（京都大学）
プログラム
- 1E1-1
- 入力制約下で最適サーボ系を実現するデータ駆動型フィードフォワード入力設計
- 小薗 貴寛，藤本 悠介（北九州市立大学）
- 1E1-2
- Sinkhornアルゴリズムを活用した動的システム上の最適輸送
- 伊藤 海斗，加嶋 健司（京都大学）
- 1E1-3
- 単層フィードフォワードニューラルネットワークのモデル縮約と信頼性保証
- 藤井 達希，蛯原 義雄（九州大学）
- 1E1-4
- 構造化イノベーションモデルによるプラントモデルとノイズモデルを分離したシステム同定
- 村上 巧，丸田 一郎，藤本 健治（京都大学）
- 1E1-5
- 物理モデル自動構築AIの実現に向けたProcessBERTの構築
- 金上 和毅，加藤 祥太，加納 学（京都大学）
OS：機械学習で加速する制御理論(2)
- 場所
- ONLINE
- 日時
- 2022年3月8日 13:40～15:20
- 座長
- 福永 修一（東京都立産業技術高等専門学校），丸田 一郎（京都大学）
プログラム
- 1E2-1
- 構造が未知な不安定系に対する2自由度制御器を用いたデータ駆動制御
- 石津 裕太郎，金子 修（電気通信大学）
- 1E2-2
- 離散時間系の学習則を用いたモデルフリー二段階制御器設計法の過渡学習性能の向上
- 南 芽衣（慶應義塾大学），大川 佳寛，佐々木 智丈（富士通），堀 豊（慶應義塾大学）
- 1E2-3
- Deep Q-Networkを用いた誘導電動機の離散値入力制御における積分補償の有効性の検証
- 平林 大輝，丸田 一郎，藤本 健治（京都大学），西田 吉晴，山田 崇（神戸製鋼所）
- 1E2-4
- ポートハミルトン系のための決定論的方策勾配強化学習法
- 福永 修一，小久保 燎太（東京都立産業技術高等専門学校）
- 1E2-5
- 強化学習による制御システムのパーソナライゼーション：ユーザ評価に基づく効用の最大化
- 仁井 智隆，井上 正樹（慶應義塾大学）