動径基底関数ニューラルネットワークを適用した再生関数のノンパラメトリック推定
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概要
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This paper proposes a new estimation method of the renewal function from i. i. d. observations of the inter-arrival time, using a radial basis function (RBF) type of neural network. The basic idea is to solve numerically the discritized renewal equation based on the corresponding empirical distribution function to the observations. The RBF neural network is applied to approximate the underlying empirical distribution. Throughout numerical experiments, we show that the proposed method can estimate the renewal function with higher precision than existing statistical methods for a pattern data.
- 日本応用数理学会の論文
- 2000-09-15
著者
-
土肥 正
広島大学工学研究科
-
尾崎 俊治
南山大学数理情報学部
-
尾崎 俊治
広島大学工学部計数管理工学教室
-
尾崎 俊治
広島大学工学部第二類(電気系)
-
永井 秀治
広島大学工学部第二類(電気系)
-
尾崎 俊治
広島大学工学部
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