| 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)］ |
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 2. 信号のディジタル化と離散フーリエ変換 3. 標本化定理 4. 線形システム(概要) 5. 線形システム(周波数解析) 6. 線形システム(数式表現とフィルタの設計) 7. ディジタル信号処理 8. スペクトル推定 9. 適応信号処理 10. 学習とは 11. 古典的学習理論 12. ニューラルネット(概要、多層パーセプトロン) 13. ニューラルネット(自己組織化マップ) 14. 遺伝アルゴリズムの概要と最適化問題 15. 遺伝アルゴリズム |
| 成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］ |
成績はレポートと出席?学習態度によって評価する。評点の配分は、レポート80％、出席?学習態度20％とする。 |
| 教科書 ［Textbook］ |
教科書：必要に応じてプリントを配布する。 参考書：必要に応じて紹介する。 |
| 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。 |
| 開講年度 ［Year of the course］ |
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| 備考 | 特になし。 |
| 資格等に関する事項 | 特になし。 |