確率一般化学習ネットワークとその非線形制御システムへの応用
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概要
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本論文では, 確率信号の処理能力を備えた確率一般化学習ネットワーク(Probabilistic Universal Learning Networks:PrULNs)を提案する.確率一般化学習ネットワークは一般化学習ネットワーク(Universal Learning Networks:ULNs)の拡張である.一般化学習ネットワークは非線形大規模複雑系のモデリングや制御系設計のための一般的な枠組みを提供しており, 多くのニューラルネットワークのクラスをカバーしている.ULNsのために一般化された学習アルゴリズムが開発されているが, ほとんどの学習ネットワークがこのアルゴリズムによって学習できる.しかしながら, ULNsは確率信号が処理できない.ここで提案するPrULNsは信号の統計的特性量を計算する機構を備えており, また, ネットワークによって処理された信号が所望の確率特性を持つようにパラメータの学習をすることもできる.PrULNsは次のような問題を解決するのに役立つ : (1)学習ネットワークの汎化能力の向上 ; (2)従来の確率的制御より進んだ制御 ; (3)カオスのような複雑系の設計.
- 2000-11-15
著者
-
村田 純一
九州大学大学院 システム情報科学府
-
胡 敬炉
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
Murata Junichi
Department Of Electrical And Electronic Systems Engineering Faculty Of Information Science And Elect
-
Murata Junichi
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
金 春植
九州大学
-
平澤 宏太郎
九州大学大学院システム情報科学研究科電気電子システム工学専攻
-
金 春植
九州大学大学院システム情報科学研究院電気電子システム工学部門
-
松岡 拓哉
九州大学大学院
-
胡 敬炉
九州大学大学院 システム情報科学府
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