灰色理論による学習ベクトル量子化法への一提案

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概要

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• 本論文は自己組織化マップなどの工学手法と同じ命題として, 灰色理論を用いた分類ネットワーク(GCN : Grey Classification Network)を提案する。本手法は勝者ノードの決定処理にユークリッド距離型灰色分析を適用する。また, 本手法はKohonen学習則によらない学習アルゴリズムを提案している。教師なし学習法として, Wongらの提案する灰色クラスター分析を改善したアルゴリズムを提案する。教師あり学習法として, Taylor逐次近似法を用いた非線形最小二乗法の原理によるベクトル量子化法を提案する。数値例に本手法を適用し, 学習に必要なパラメータ, 学習の性質および効果について議論する。

• 2005-03-17

著者

• 山口 大輔

  神奈川大学大学院工学研究科

• 水谷 晃三

  帝京大学大学院理工学研究科

• 永井 正武

  神奈川大学工学部

• 李 国棟

  帝京大学大学院理工学研究科

• 永井 正武

  帝京大学大学院理工学研究科

• 山口 大輔

  帝京大学大学院理工学研究科

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