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モータ技術

なんで交流回路では奇数次高調波しか考えなくて良いんですか?ー半波対称性とフーリエ変換ー

電気工学の分野で電圧波形や電流波形について検討するとき,フーリエ変換を用いて高調波を計算することが多いと思います。その時,交流回路の諸特性の高調波には奇数次高調波のみが発生し,偶数次高調波は全て0となっていることが多いです。 普段業務...
最適化

実数値遺伝的アルゴリズムの世代交代モデルと実数値交叉【Pythonプログラム付】

遺伝的アルゴリズム(GA: Genetic Algorithm)は生物の進化過程を模倣した最適化アルゴリズムで,その汎用性から様々な場面で用いられています。本記事では,遺伝的アルゴリズムの中でも実数ベクトルを扱う実数値GA(RCGA: Re...
最適化

最適化手法評価のためのベンチマーク関数【Pythonプログラム付】

現在様々な最適化アルゴリズムが提案されており,アルゴリズムの性能の良し悪しを評価するためのベンチマーク関数(テスト関数)も提案されています。本記事では最適化の難しい関数の代表的性質を説明し,様々な性質を持つベンチマーク関数を紹介します。 ...
統計・機械学習

予測を確率分布として与えるガウス過程回帰ー分散の値から予測のばらつき具合も評価可能!ー【Pythonプログラム付】

ガウス過程回帰 (Gaussian Process Regression)は,予測が確率分布(ガウス分布)で与えられ,分散の値から予測のばらつき具合も評価することができます。背景にあるガウス過程は様々な分野で研究されており,クリギングやカル...
論文

2021年に読んだモータ・パワエレ関連の論文まとめ

2021年に読んでおもしろかったモータ・パワエレ関連の論文をこのページにまとめておこうと思います。全てが2021年発表の論文という訳ではありません。 「タイトル(発表雑誌)+リンク+概要(twitterまま)」の構成で...
統計・機械学習

非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾配ブースティング決定木ー【Pythonプログラム付】

決定木は直感的にわかりやすい学習手法ですが,汎化性能が低い(バリアンスが高い)という欠点があります。そのため,複数の決定木を組み合わせて学習を行うアンサンブル学習が一般に用いられます。特に XGBoost や LightGBM は Kagg...
論文

2020年に読んだモータ・パワエレ関連の論文まとめ

今更ながら,2020年に読んだモータ・パワエレ関連の論文をこのページにまとめておこうと思います。(精読してかつ印象に残っていた論文。)全てが2020年発表の論文という訳ではありません。 「タイトル(発表雑誌)+リンク+1行説明...
統計・機械学習

決定木ー視覚的にわかりやすい分類・回帰手法!ー【Pythonプログラム付】

機械学習の回帰・分類手法の中でも,非専門家でも直感的にわかりやすい分類・回帰手法が決定木です。本記事では,CART(Classification and Regression Tree)と呼ばれる決定木のアルゴリズムについて解説します。 ...
統計・機械学習

1クラスサポートベクターマシン―異常検知に用いられる教師なし学習の手法!―【Pythonプログラム付】

モータの分野では,巻線短絡などの電気系の異常からシャフトやベアリング不良などの機械系の異常まで,様々な異常を入手可能な少しの情報から検知したい場合があります。こうした課題を解決するため,機械学習には異常検知と呼ばれるタスクが存在します。本記...
統計・機械学習

サポートベクターマシン(Support Vector Machine)ー機械学習で非常に強力なクラス分類器!ー【Pythonプログラム付】

現在,AI技術の中心はビッグデータを活用した Deep Learning ですが,それ以前まではサポートベクターマシン(Support Vector Machine)が主流でした。工学分野では1万以下の少数データを用いる場面も多く,サポート...
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