| 授業科目名（和文） ［Course］ |
適応システム工学 |
| 授業科目名（英文） ［Course］ |
Advanced System Engineering |
| 学部（研究科） ［Faculty］ |
情報系工学研究科 |
| 学科（専攻） ［Department］ |
システム工学専攻 |
| 担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors] |
○穂苅 真樹 自室番号（2305）、電子メール（mhokari**ss.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください |
| 単位数 ［Point(Credit)］ |
前期 2単位 |
| 対象学生 ［Eligible students］ |
1?2?3年次生 |
| 授業概略と目標 ［Course description and Objects］ |
外界の変化や状況の変動に合わせて、自動的かつ適切に処理を行うシステムの設計?開発が求められている。さらに、人間の特性によく適合できる人間中心の設計思想に基づいた機器やシステムの設計?開発も求められている。これらを踏まえ、適応システムの知識が必要とされる。適応システムでは、計測?信号処理の分野で雑音除去，微弱信号の抽出、未来データの予測などに応用される適応フィルタとパターン分類、非線形信号処理などに応用されているニューラルネットワークについて講義する。 |
| 到達目標 ［Learning Goal］ |
1.適応信号処理の原理について理解する。 2.計測データの解析や適応フィルタの設計へ適用できるようになる。 3.ニューラルネット、遺伝アルゴリズムの基礎について理解する。 |
| 履修上の注意 ［Notes］ |
特になし。 |
| 授業計画とスケジュール ［Course schedule］ |
1. 講義の概要 ?講義の目的、スケジュールなどシラバスを用いて説明する。 2. 信号のディジタル化と離散フーリエ変換 ?アナログ-デジタル変換回路を使って信号をアナログからデジタルへの変換、離散的なデー タを計算機によるフーリエ変換について説明する。 3. 標本化定理 ?アナログ信号をデジタル信号へと変換する際に、どの程度の間隔で標本化（サンプリング）すればよいかを定量的に示す定理について説明する。 4. 線形システム(概要) ?線形システムには入力と出力があり、それらの間には一定の関係が存在する。その概要について説明する。 5. 線形システム(周波数解析) ?線形システムを入力と出力の周波数解析から説明する。 6. 線形システム(数式表現とフィルタの設計) ?線形システムを数式とフィルタの設計から説明する。 7. ディジタル信号処理 ?ディジタル信号処理の特徴について説明する。 8. スペクトル推定 ?ARモデルのパラメータ推定法自己回帰モデルについて説明する。 9. 適応信号処理 ?適応フィルタについて説明する。 10. 学習とは ?人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術?手法の概要について説明する。 11. 機械学習 ?機械学習のアルゴリズムについて説明する。 12. ニューラルネット(概要、多層パーセプトロン) ?多層パーセプトロンの適用事例について説明する。 13. ニューラルネット(自己組織化マップ) ?自己組織化マップの適用事例について説明する。 14. 遺伝アルゴリズムの概要と最適化問題 ?遺伝アルゴリズムについて説明する。 15. 遺伝アルゴリズム ?遺伝アルゴリズムの適用事例について説明する。 |
| 成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］ |
成績は、日本語または英語によるレポートと出席?学習態度によって評価する。演習?レポート（論述式）（８０％），授業態度（積極性）（２０％）の配点として総合的に評価する。 |
| 教科書 ［Textbook］ |
教科書：使用しません。 |
| 自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］ |
講義のキーワードに関連する専門書や論文等を読み、理解を深めること。 キーワード：信号処理、ノイズ、適応フィルタ、機械学習、人工知能 |
| 開講年度 ［Year of the course］ |
28 |
| 備考 | 特になし。 |
| 資格等に関する事項 | 特になし。 |