close
1.

図書
図書
1. ロボティクス : ニューロンから知能ロボットへ
J.S.アルバス著 ; 小杉幸夫 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 啓学出版, 1984.5  viii, 396p ; 23cm
所蔵情報: loading…
2.

図書
図書
2. 電気回路通論 : 電気・情報系の基礎を身につける
小杉幸夫著
出版情報: 東京 : 数理工学社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2011.9  ix, 169p ; 22cm
シリーズ名: 電子・通信工学 ; EKR-3
所蔵情報: loading…
3.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
3. セメスタ対応の電気回路基礎
小杉幸夫著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1998.3  2, 4, 174p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1 序論
   1.1 電気についての予備知識 1
   1.2 回路の分類 4
2 直流回路
   2.1 オームの法則 9
   2.2 キルヒホフの法則 9
   2.3 電圧源と電流源 11
   2.4 回路の簡略化と抵抗回路の計算方法 15
   演習問題 21
3 基本的な定理と電源の表現
   3.1 重畳の理(principle of superposition) 22
   3.2 テブナンの定理(Thevenin's theorem) 23
   3.3 ノートンの定理(Norton's theorem) 26
   3.4 供給電力と消費電力の関係 28
   演習問題 33
4 交流とフェーザ
   4.1 交流信号とは 34
   4.2 回転フェーザ 36
   4.3 静止フェーザ 38
   4.4 コイルの自己誘導と逆起電力のフェーザ表示 41
   演習問題 44
5 イミタンス
   5.1 交流に対するコンデンサの働き 45
   5.2 インピーダンスとアドミタンス 48
   5.3 フィルタの動作 53
   5.4 コイルのQとコンデンサのQ 55
   5.5 インピーダンスブリッジ 57
   演習問題 59
6 共振回路と電力
   6.1 直列共振回路と並列共振回路 61
   6.2 平均電力と複素電力 70
   6.3 イミタンスと複素電力 75
   演習問題 78
7 変成器(トランス)
   7.1 変成器の役割と種類 80
   7.2 相互誘導のフェーザ表記 82
   7.3 理想トランスとインピーダンス整合 85
   7.4 T型等価回路 86
   演習問題 88
8 回路方程式
   8.1 節点方程式(nodal equations) 89
   8.2 グラフ理論の基礎 93
   8.3 回路のグラフ表現 96
   8.4 閉路方程式(loop equations) 99
   演習問題 99
9 2ポート回路
   9.1 2ポートとインピーダンス行列 100
   9.2 アドミタンス行列 102
   9.3 基本行列 104
   9.4 回路の相互接続 106
   9.5 相反定理 110
   9.6 入出力インピーダンスと影像インピーダンス 114
   演習問題 120
10 分布定数回路
   10.1 伝送線路の例とその等価回路表示 121
   10.2 波動方程式の定常解と特性インピーダンス 122
   10.3 不連続点での反射と透過 125
   10.4 駆動点インピーダンス 127
   演習問題 130
11 回路の過渡応答
   11.1 回路動作の微分方程式表現 131
   11.2 ラプラス変換 134
   11.3 簡単な回路の応答例 138
   11.4 周期信号の扱い 141
   演習問題 144
12 送配電と電撃防止
   12.1 三相交流 145
   12.2 電流の生体作用 153
   演習問題 158
   付録1 ラプラス変換表 159
   付録2 公式集 160
   参考文献 163
   演習問題略解 164
   索引 171
1 序論
   1.1 電気についての予備知識 1
   1.2 回路の分類 4
4.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
4. 生体情報工学
小杉幸夫, 武者利光共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2000.5  vi, 142p ; 22cm
シリーズ名: 電子情報通信工学シリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第I部 生体情報を扱う基本的手法
第1章 序論;生体と情報 3
   1-1 モデル化の手法 3
   1-2 生体情報システムと情報化社会 6
第2章 生体情報計測の基礎 9
   2-1 時系列信号の観測 10
   2-2 機能画像計測 14
   2-3 心理物理学的手法 15
   演習問題 18
第3章 生体情報の解析手法 19
   3-1 パワー・スペクトルとスペクトログラム 19
   3-2 クロススペクトルとコヒーレンス 22
   3-3 情報の流れの解析 23
   演習問題 28
第II部 生体を知る;生体内の情報伝達・処理過程
第4章 情報伝達系としての神経系の概要 31
   4-1 細胞の分化と神経系の発生 31
   4-2 神経系の要素;ニューロン,軸索,シナプス 33
   4-3 中枢神経系;脊髄,大脳,脳幹部,小脳 36
   4-4 末梢神経系;運動神経,知覚神経,自律神経 43
第5章 外界からの情報伝達と認識 45
   5-1 視覚情報 45
   5-2 聴覚情報 53
   5-3 体性感覚情報 55
   5-4 嗅覚および鋤鼻系情報 58
   5-5 ウェーバー-フェヒナーの法則 59
   演習問題 60
第6章 記憶のメカニズムとモデル 61
   6-1 海馬と記憶 61
   6-2 シナプスレベルでの可塑性 64
   6-3 学習および記憶のモデル 65
   演習問題 70
第7章 生体信号の生成と運動制御 71
   7-1 リズムの発生メカニズム 71
   7-2 行動の発現 74
   7-3 運動制御の神経系 76
第III部 生体情報計測とバイオミメティック情報処理
第8章 医用生体計測 83
   8-1 時系列計測;脳波,心電図,事象関連電位,DT法,SQID 83
   8-2 画像計測;Cortical Potential,PET,SPECT,Functional MRI 97
第9章 感情の計測 102
   9-1 脳活動と脳波 102
   9-2 心の状態と脳波 104
   9-3 ESAMの実際 107
   9-4 集中力を測る 108
第10章 非ノイマン型情報処理 112
   10-1 高次処理の原動力 113
   10-2 世代間の情報伝達と遺伝的アルゴリズム 117
   演習問題 122
付録A 生体情報計測ワンポイント・テクニック 123
演習問題解答 127
参考文献 131
あとがき 138
索引 139
第I部 生体情報を扱う基本的手法
第1章 序論;生体と情報 3
   1-1 モデル化の手法 3
5.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
5. 神経回路システム : 基礎と応用
小杉幸夫著
出版情報: 東京 : コロナ社, 1995.10  vi, 212p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1 神経回路システムの概要と研究の視座
   1.1 神経回路とは 1
   1.2 生体内のネットと人工ネット 3
   1.3 人工ニューラルネットの主要な機能 5
   1.4 研究の視座と歴史 7
   演習問題 11
2 神経系の生理とモデル表現
   2.1 ニューロンの発生と分化 12
   2.2 ニューロンの興奮とパルス伝搬 14
   2.3 ニューロン間情報伝達の形態 17
   2.4 脳の発生と分化 19
   2.5 神経系の構成 21
   2.6 神経接続の基本形とその形成要因 29
   演習問題 32
3 記憶と学習のモデル
   3.1 生体内の記憶と学習 33
   3.2 シナプスの可塑性とHebb学習 35
   3.2.1 神経生理学的に見た記憶の階層 35
   3.2.2 神経系の可塑性と学習 35
   3.2.3 シナプスレベルの学習モデル 37
   3.3 連想記憶モデル 38
   3.3.1 動的連想記憶 39
   3.3.2 静的連想記憶 44
   演習問題 50
4 教師つき学習モデル
   4.1 パーセプトロン 51
   4.1.1 パーセプトロンの誤り訂正学習 52
   4.1.2 単純パーセプトロンの限界 55
   4.2 誤差逆伝搬法(error back propagation) 56
   4.3 learning vector quantization(LVQ) 63
   4.4 ラジアル基底関数ネット(RBF) 65
   4.5 多層ネットをめぐる諸問題 68
   演習問題 71
5 誤差逆伝搬法と逆問題
   5.1 ネットワーク・インバージョン 72
   5.2 逆問題解決のためのanswer-in-weights形式 73
   演習問題 82
6 教師なし学習モデルと自己組織化
   6.1 学習における教師の役割 83
   6.2 自己組織化の指導原理と生体機構の合目的性 84
   6.3 教師なしモデルによる情報処理 90
   演習問題 97
7 最適化およびパターン修復問題
   7.1 最適化問題 98
   7.2 パターンの修復 103
   演習問題 105
8 複数ネットによるシステム構成
   8.1 同種ネットの複数構成 106
   8.2 異種ネットの統合 114
   演習問題 117
9 神経回路と情報量
   9.1 層状ネットワークの効率 118
   9.2 連想記憶のメモリ使用効率 123
   演習問題 127
10 制御システムへの応用
   10.1 制御系におけるBPの利用 128
   10.2 ロボット工学への応用 134
   演習問題 140
11 医用・生体計測への応用
   11.1 時系列情報処理 142
   11.2 医用画像処理 147
   11.3 知識情報処理 154
   演習問題 155
12 社会システムと神経回路
   12.1 組織の形成過程 156
   12.2 階層構造の形成と効率 160
   12.3 社会システムにおける問題解決とニューラルネット 162
   12.4 多数のneural agents間の競合と市場形成 164
   演習問題 166
13 神経回路システムの実現と意識のニューロエソロジー
   13.1 神経回路システムの実現方法 167
   13.2 意識のニューロエソロジー 173
   13.2.1 意識を支える脳内機構 174
   13.2.2 意識を構成するネット 176
   演習問題 181
   付録 三層ニューラルネットワークシミュレータプログラム 182
引用・参考文献 193
演習問題略解 204
あとがき 206
索引 207
1 神経回路システムの概要と研究の視座
   1.1 神経回路とは 1
   1.2 生体内のネットと人工ネット 3
6.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
6. 脳型情報処理 : 非ノイマン処理への道
小杉幸夫, 小谷泰則, 武者利光共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2006.4  vi, 99p, 図版 [1] p ; 22cm
シリーズ名: 知能情報科学シリーズ : intellectual information science series
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 ヒトの脳とニュートラルネットワーク 1
   1.1 脳の情報処理 1
   1.1.1 発生学的にみた脳 1
   1.1.2 入出力からみた脳の機能 3
   1.2 ノイマンｖｓ非ノイマン 5
   1.3 ニュートラルネットワークの限界 7
   1.4 まとめと展望 10
第2章 心を計測する 12
   2.1 心の所在と脳波の起源 12
   2.2 脳波の現象論的解釈と知的活動の推定 14
   2.3 感性状態の識別 17
   2.4 わずかな心理的変化の測定方法 24
   2.5 悲しみと喜びの同時生起 26
   2.6 個性と共通性 28
   2.7 感性スペクトル解析法の応用例 29
   2.8 まとめと展望 31
第3章 情動の計測「やる気」を測る 32
   3.1 情動とは 32
   3.2 情動と脳の活動 33
   3.3 情動・動機づけ 35
   3.4 動機・動機づけ・やる気 35
   3.5 内発的動機づけと外発的動機づけ 36
   3.6 「やる気」に関する脳研究 37
   3.7 「やる気」を測る手法 38
   3.8 事象関連電位 39
   3.9 刺激先行陰性電位 41
   3.10 「やる気」を反映するSPN 42
   3.11 フィードバック情報がやる気を変える 45
   3.12 「やる気」の実験時の注意点―主観的評価と客観的評価の比較― 49
   3.13 まとめと展望 51
第4章 脳型情報処理の基本原理 52
   4.1 辺縁系の役割と情動のモデル 52
   4.2 分類学と美意識 54
   4.3 学習と報酬 55
   4.4 競合と協調 56
   4.5 広義Hebb則と自己組織化 58
   4.6 一致強化のモデル 60
   4.7 まとめと展望 62
第5章 脳型情報処理の応用 64
   5.1 画像の一致強化モデル 64
   5.1.1 競合と協調による非線写像系の実現 64
   5.1.2 マルチポテンシャル法による写像形成 67
   5.2 医用画像の正規化と変化抽出 72
   5.3 地理画像の変化域抽出 75
   5.4 独立成分分析による混合ピクセルデータの分離 77
   5.5 やる気の情報処理 : 貪食型ジョブスケジューリング 81
   5.6 早い者勝ちの論理 84
   5.7 まとめと展望 87
   あとがき 89
   参考文献 91
   索引 97
第1章 ヒトの脳とニュートラルネットワーク 1
   1.1 脳の情報処理 1
   1.1.1 発生学的にみた脳 1
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼