SRC News̲No.90̲P08-09 入稿

そこで今回のバージョンアップでは、2.で更新したデータベース

SRC News̲No.90̲P08-09

SRC Tipsのバージョンアップ
（推進性能推定の精度向上）

3.3 推定結果
図-4に学習データの推定結果（○:新バージョン）と未学習デー

価に使用する未学習用データに分け、中間層のニューロン数を変タの推定結果（■：新バージョン、▲：旧バージョン）
について示しま更してニューラルネットワークの学習を行い、最適な中間層のす。形状影響係数と自航要素の推定精度が向上し、推定結果のバニューロン数の決定を行いました。図-2、3に形状影響係数におけラつきが減少したことが確認できます。

入稿

をニューラルネットワークに使用する学習用データと汎化性の評

る中間層のニューロン数の検討結果の一例を示します。中間層のニューロン数が19以上では過学習の傾向が確認でき、中間層のニューロン数が7の時、未学習データの実験値と推定値の相関係

１. はじめに数が最も高く、また、学習データの実験値と推定値の相関係数もある程度高いことから、最適な中間層であることが確認できます。

SRC船型設計システム（SRC Tips）は、初期計画時の船型要目の決定や線図の創生を支援するプログラムです。2009年6月に船3.2 推定計算方法の改良型決定作業を行う3つのアプリケーション（Tips Sp,Op,Sk）の供用を開始し、2010年6月から補助作業を行うアプリケーション

ニューラルネットワーク構造の最適化に加え、推定計算方法も改（Tips Id,Ar）の供用を開始しました。現在、国内造船所8社（10ラ

良しました。一般にニューラルネットワークの学習結果は、初期に与イセンス）に導入をいただいており、HRC（造工中手船型研究会）にえる結合荷重行列に依存します。旧バージョンでは、初期結合荷重おいてもSRC Tipsを使用した船型開発が進められております。
ま行列を変更した10回の学習結果の中から学習誤差の小さかった

た一方で、昨年からSRC Tipsの核となる推進性能推定の精度向学習結果を採用し、性能推定に使用していましたが、新バージョン上を図るためにデータベースの更新と計算方法の見直しを行ってでは、10回の学習によって得られた10種の推定結果を平均し、性きました。

能推定を行うように改良しました。

今回のSRCニュースでは、今年6月にバージョンアップしたSRCTipsについてご紹介いたします。

２. データベースの更新
SRC Tipsでは、SRCの模型試験データをニューラルネットワークと呼ばれる手法で解析し、船型を表す要素から直接、浸水表面積係数、造波抵抗係数、形状影響係数、自航要素といった推進性能要素を推定しています。ニューラルネットワークとは、脳神経系の情報処理機構を模倣した数理モデルで、与えられた入出力データに基づく学習を通して、必要とされる情報処理を実現するものです。旧バージョンのニューラルネットワークの学習

図-1 主要目の頻度分布には、1978年から2004年までの模型試験データ約2,100船型より、表-1に示す条件により選定された約1,100載貨状態を使用して学習を行い、推進性能要素を推定していました。今回の３. 計算方法の見直し

データベース更新では、近年の模型試験データ約250船型の中3.1 ニューラルネットワーク構造の見直し

から約80載貨状態を新たに追加しました。これによりデータ数SRC Tipsのニューラルネットワークには、階層型ニューラルネッが約7%増加されました。図-1に主要目の頻度分布（■：新たにトワークを用いています。
この階層型ニューラルネットワークは、入追加されたデータ）を示します。

力層、中間層、出力層の3層のネットワークで構成されており、入力

図-2

中間層の検討結果①

４. おわりに今回のSRC Tipsのバージョンアップでは、推進性能推定の精度向上に加え、中間層のニューロン数の数を減らし、ニューラルネッ層と出力層のニューロンの個数は、それぞれ説明変数（船型要素）、表-1 データベースの選定条件

8100.0m以上のニューロンの個数の決定的方法は知られていません。一般に中2）模型船長さ5.0m以上

間層のニューロンの個数を増やすことによって、より複雑な関数を

3）船型

1軸排水量型近似することができますが、安易に中間層のニューロン数を増や

4）
付加物

舵、ビルジキール、バウ及びスタンスラスタ

せば過学習となり、未学習データに対して当てはまり（汎化性）が5）
載貨状態

トリム無し、計画満載状態と排水量比80%以上悪くなるといわれています。

SRC News No.90 June 2012

トワークの構造をシンプルにすることによって、最適化計算に掛か目的変数（推進性能要素）の数である程度決定されますが中間層

1）
実船長さ

図-4 推定結果

る時間が約3分の1に短縮できるようになりました。今後もよりSRC
Tipsをより使いやすいものとするために新機能の追加や機能拡張を行っていく予定です。
（技術開発部図-3西村洋佑）

中間層の検討結果②

SRC News No.90 June 2012

9SRC News̲No.90̲P08-09 入稿

そこで今回のバージョンアップでは、2.で更新したデータベース

SRC News̲No.90̲P08-09

SRC Tipsのバージョンアップ
（推進性能推定の精度向上）

3.3 推定結果
図-4に学習データの推定結果（○:新バージョン）と未学習デー

価に使用する未学習用データに分け、中間層のニューロン数を変タの推定結果（■：新バージョン、▲：旧バージョン）
について示しま更してニューラルネットワークの学習を行い、最適な中間層のす。形状影響係数と自航要素の推定精度が向上し、推定結果のバニューロン数の決定を行いました。図-2、3に形状影響係数におけラつきが減少したことが確認できます。

入稿

をニューラルネットワークに使用する学習用データと汎化性の評る中間層のニューロン数の検討結果の一例を示します。中間層のニューロン数が19以上では過学習の傾向が確認でき、中間層のニューロン数が7の時、未学習データの実験値と推定値の相関係１. はじめに数が最も高く、また、学習データの実験値と推定値の相関係数もある程度高いことから、最適な中間層であることが確認できます。

SRC船型設計システム（SRC Tips）は、初期計画時の船型要目の決定や線図の創生を支援するプログラムです。2009年6月に船3.2 推定計算方法の改良型決定作業を行う3つのアプリケーション（Tips Sp,Op,Sk）の供用を開始し、2010年6月から補助作業を行うアプリケーション

ニューラルネットワーク構造の最適化に加え、推定計算方法も改（Tips Id,Ar）の供用を開始しました。現在、国内造船所8社（10ラ良しました。一般にニューラルネットワークの学習結果は、初期に与イセンス）に導入をいただいており、HRC（造工中手船型研究会）にえる結合荷重行列に依存します。旧バージョンでは、初期結合荷重おいてもSRC Tipsを使用した船型開発が進められております。
ま行列を変更した10回の学習結果の中から学習誤差の小さかった

た一方で、昨年からSRC Tipsの核となる推進性能推定の精度向学習結果を採用し、性能推定に使用していましたが、新バージョン上を図るためにデータベースの更新と計算方法の見直しを行ってでは、10回の学習によって得られた10種の推定結果を平均し、性きました。

能推定を行うように改良しました。

今回のSRCニュースでは、今年6月にバージョンアップしたSRCTipsについてご紹介いたします。

２. データベースの更新
SRC Tipsでは、SRCの模型試験データをニューラルネットワークと呼ばれる手法で解析し、船型を表す要素から直接、浸水表面積係数、造波抵抗係数、形状影響係数、自航要素といった推進性能要素を推定しています。ニューラルネットワークとは、脳神経系の情報処理機構を模倣した数理モデルで、与えられた入出力データに基づく学習を通して、必要とされる情報処理を実現するものです。旧バージョンのニューラルネットワークの学習

図-1 主要目の頻度分布には、1978年から2004年までの模型試験データ約2,100船型より、表-1に示す条件により選定された約1,100載貨状態を使用して学習を行い、推進性能要素を推定していました。今回の３. 計算方法の見直し

データベース更新では、近年の模型試験データ約250船型の中3.1 ニューラルネットワーク構造の見直しから約80載貨状態を新たに追加しました。これによりデータ数SRC Tipsのニューラルネットワークには、階層型ニューラルネッが約7%増加されました。図-1に主要目の頻度分布（■：新たにトワークを用いています。
この階層型ニューラルネットワークは、入追加されたデータ）を示します。

力層、中間層、出力層の3層のネットワークで構成されており、入力

図-2

中間層の検討結果①４. おわりに今回のSRC Tipsのバージョンアップでは、推進性能推定の精度向上に加え、中間層のニューロン数の数を減らし、ニューラルネッ

層と出力層のニューロンの個数は、それぞれ説明変数（船型要素）、
表-1 データベースの選定条件

8100.0m以上のニューロンの個数の決定的方法は知られていません。一般に中

2）
模型船長さ

5.0m以上間層のニューロンの個数を増やすことによって、より複雑な関数を

3）船型

1軸排水量型近似することができますが、安易に中間層のニューロン数を増や

4）
付加物

舵、ビルジキール、バウ及びスタンスラスタ

せば過学習となり、未学習データに対して当てはまり（汎化性）が5）
載貨状態

トリム無し、計画満載状態と排水量比80%以上悪くなるといわれています。

SRC News No.90 June 2012

トワークの構造をシンプルにすることによって、最適化計算に掛か目的変数（推進性能要素）の数である程度決定されますが中間層

1）
実船長さ

図-4 推定結果

る時間が約3分の1に短縮できるようになりました。今後もよりSRC
Tipsをより使いやすいものとするために新機能の追加や機能拡張を行っていく予定です。
（技術開発部図-3西村洋佑）

中間層の検討結果②

SRC News No.90 June 20129