ニューラルネットワークを用いた研削条件最適化に関する研究 : 追加学習方法について
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概要
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効率のよい追加学習を行うために, 追加データを含めた至近の有限個のデータを学習しながら, 傾向を保存する方法を提案し, その効果を評価し, 以下の結果が得られた.<BR>(1) 類似度を用いて, バッファから削除するデータを決定することにより追加学習を精度よく行うことができる.類似度としてはパターン間のユークリッド距離が有効である.<BR>(2) クラスタリングにより圧縮したデータを学習することにより追加学習を精度よく行うことができる.特長として, 誤差の変動がなめらかなことと, 初期の挙動が安定していることがあげられる.
- 公益社団法人精密工学会の論文
- 1992-10-05
著者
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