小林靖之研究室

本研究室は情報電子工学科の電子工学分野の教育の一部を担当しています。電子工学の理解・設計には電気電子回路だけでなく数理的能力が必要不可欠です。2年生には電子回路、エレクトロニクス基礎実験1、数理統計学を講義し、3年生にはオペレーションズリサーチ、そして大学院修士1年には多変量解析を講義しています。他には通信教育課程の情報科学科において、数理統計学と電子回路1・2、オペレーションズリサーチ、そして情報科学専攻においても多変量解析を講義しています。
また卒業研究においては、電子工学と情報科学を総合的に取り扱い、統計的機械学習を用いた太陽光発電システムの異常検出・診断への応用をテーマに取り組んでいます。

基本情報

教員名・所属 小林靖之講師 / 理工学部情報電子工学科
専門分野 健全性診断、応用統計科学
研究テーマ

統計的機械学習の基礎・応用を研究(識別器改良、太陽光発電システムの異常検出・診断)

研究キーワード 統計的機械学習、応用統計学、prognositics、異常検出・診断技術、太陽光発電システム
教員紹介URL

研究紹介

統計的機械学習アルゴリズムの改良研究

昨今、コンピュータが多変数データを学習して判断する機械学習が注目されています。日本の産業界で注目されている統計的機械学習アルゴリズムによる統計量の1つとしてマハラノビス距離がありますが、計算結果が不正確・不安定になる問題があります。そこで、マハラノビス距離の計算が正確・安定に実行できるようにアルゴリズムの改良を理論とコンピュータシミュレーションで進めています。これまでの検討の結果、学習サンプル数が不足する場合のマハラノビス距離の補正法や、コンピュータの数値誤差が与える影響の大きさのモデル、コンピュータの数値誤差の影響を受けない学習データの条件などの成果が得られました。

 

太陽光発電システムの異常検出技術の開発研究

日本全国や世界に太陽光発電システムの建設が進んでいますが、発電不良の発生により無視できない発電量の低下が問題となっています。そこで、発電不良の起こった太陽電池パネルを発見する技術開発の研究を行っています。太陽電池パネル中の発電不良の起こった太陽電池セルの異常電圧と該当セルの異常発熱との関係検討や、密封されたモジュール内部へ電気接触を取らずに変調レーザ光を不良太陽電池セルに照射するだけで不良セルの電圧推定を行なう技術提案を行っています。特に後者の技術を実際の太陽光発電システムへ適用可能にするために、学内で稼動中の太陽光発電システムにおける試験実施をめざしています。

論文発表・学会発表

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