情報処理技法の基礎・目次

　第１章　情報処理と意志決定　（１１ページ）

１・１　情報処理のいくつかの形態
　１・１・１　情報を加工する形の処理例
　１・１・２　情報を変換する形の処理例
　１・１・３　その他の情報処理の形態
１・２　情報処理とは
１・３　情報処理における本書の視点

　第２章　多次元情報を縮約するための処理技法
　　　　　　（主成分分析）　　（２９ページ）

２・１　平均，分散，標準偏差
２・２　相関関数，相関行列
２・３　変量間の相関関係を考慮することの意義
２・４　多次元情報縮約の原理
２・５　主成分分析
２・６　主成分分析の一例
２・７　第２章のまとめ
演習問題２

　第３章　モデルを使う処理技法 （１）　
　　　　　　（モデル作成に物理法則が使用できる場合）　（２６ページ）

３・１　現象の表現
３・２　順問題，逆問題，モデル
　３・２・１　順問題
　３・２・２　逆問題
　３・２・３　モデル
３・３　線形システム
　３・３・１　システムのとらえ方
　　　　　　　．
　３・３・２　ｘ （ ｔ ）＝ Ａｘ （ ｔ ）の解
　３・３・３　離散時間線形システム
　３・３・４　ｘ （ ｋ ）＝ Ａｘ （ ｋ −１）の解
　３・３・５　可観測性
３・４　線形システムの状態観測
　３・４・１　１出力離散時間線形システムの状態観測
　３・４・２　状態観測器の構成例
３・５　シミュレーション例
３・６　第３章のまとめ
演習問題３

　第４章　モデルを使う処理技法 （２）
　　　　　　（モデル作成に物理法則が使用できない場合）　（３０ページ）

４・１　１入力・１出力連続時間線形システムの応答
　４・１・１　状態ベクトルが１次元の場合の応答
　４・１・２　状態ベクトルが ｎ 次元の場合の応答
４・２　現象の表現
　４・２・１　トラックスケールにかかる力の考察
　４・２・２　支配方程式の作成
　４・２・３　支配方程式の簡略化
４・３　重量推定器の導出
　４・３・１　出力の荷重平均を用いた重量推定器
　４・３・２　状態観測器を用いた重量推定器
４・４　次数の決定およびパラメータ推定
　４・４・１　次数の決定
　４・４・２　最小２乗法によるパラメータ推定
　４・４・３　重量推定器としての状態観測器の構成
４・５　車両の無停止重量計測例
４・６　第４章のまとめ
演習問題４

　第５章　モデルを使う処理技法 （３）
　　　　　　（モデル作成に物理法則が使用できない場合）　（４４ページ）

５・１　確率現象の取扱い
　５・１・１　確定現象と確率現象
　５・１・２　確率的取り扱いの必要性
５・２　１変数確率論の基礎
　５・２・１　確率とは
　５・２・２　連続型標本空間での確率の与え方
　５・２・３　平均，分散
５・３　多変数確率論の基礎
　５・３・１　２変数連続型標本空間での確率の与え方
　５・３・２　多変数連続型標本空間での確率の与え方
　５・３・３　平均ベクトル，共分散行列
　５・３・４　確率ベクトルの独立性，無相関性
　５・３・５　条件付平均ベクトル，条件付共分散行列
　５・３・６　例　題
５・４　確率過程
５・５　離散時間確率線形システムの状態観測
　５・５・１　離散時間確率線形システムの表示
　５・５・２　離散時間確率線形システムの状態観測器の構成
５・６　ＨＣＧ ホルモン値の予測例
　５・６・１　現象の表現
　５・６・２　予測の方法
　５・６・３　未知パラメータを伴うシステムの状態観測器の構成
　５・６・４　ＨＣＧ ホルモン値の予測例
５・７　第５章のまとめ
演習問題５

　演習問題解答　（４ページ）

　索　引