智能配电网态势感知(Situation Awareness of Smart Distribution Network,SASDN)是配电网稳定运行和精准调度的基础。然而,SASDN面临着通信延时、科学计算耗时、不同子站系统响应时长不一等所引起的一系列时滞不确定性问题，常导致智能配电网精准调度失效，限制了其应用范围。针对该问题，本项目拟采用区间仿射方法研究SASDN时滞不确定性。首先，构建SASDN时滞区间仿射模型，深入探索SASDN时滞的作用机理；其次，基于Lyapunov直接法，探索SASDN时滞区间

针对高维、分布式、动态的大规模复杂数据(Large-Scale Complex Data,LSCD),探索研究适用于面向LSCD的知识发现理论与方法，已成为人工智能领域中极具挑战性的课题。本项目将粒度计算的理论与方法贯穿于LSCD的预处理和多分类模型中，研究面向LSCD的多粒度知识发现的关键理论与方法。研究内容包括:(1)研究LSCD的粒化策略，在样本空间和属性空间对LSCD进行粒化，构造了"样本粒"和"属性粒",降低了LSCD的规模和维数;(2)在每一个"样本粒"层上，建立包含输入层、知识层和输出层的粒

Commodities:Nuts:almondsPractices:Crop Production:cover crops Education and Training:demonstration,extension,on-farm/ranch research,technical assistance Natural Resources/Environment:carbon sequestration,soil stabilization Soil Management:organic matter,s

Commodities:Not commodity specificPractices:Education and Training:farmer to farmer,focus group,networking,participatory research,workshop Farm Business Management:other Sustainable Communities:community development,community planning,community services,l

Outline of Research at the Start:生体にはゾウの鼻のように筋肉だけで作られた構造(筋肉包骨格)があり、高い柔軟性と運動性を実現しているが、駆動原理は未だに不明である。そこで、人工物を使わずに複数の骨格筋組織を融合し、ゾウ鼻を模倣した多自由度かつ連続体駆動が可能なバイオロボットの実現を目的とする。さらに、筋組織の収縮運動を選択的に引き起こし、筋組織への刺激条件や筋組織の形状・寸法条件と駆動様式の関係を明らかにし、ゾウ鼻の駆動原理解明と設計論確立に挑む。未だに例のないゾウ鼻の工

本研究で設定した目標は、① ΔΣニューロン構成方法の提案、② ΔΣニューロンを用いた1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)の構築、③ ΔΣニューロンに必要な小面積・非同期ΔΣ変調器の提案、であった。本年度、①についてはほぼ計画通りに進捗し、来年度以降、②および③に進むための技術基盤を構築できた。そのため、「おおむね順調に進展している」と判定した。具体的には、「研究実績の概要」で述べた通り、積和演算と活性化関数生成に関して、ノイズシェイピング(NS)特性を維持できるビット列処理回路の構成方法を