階層型ニューラルネットワークによる観測変数間の関係抽出
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概要
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異常診断においてシステムの正常を認知する1つの方法は,観測値が観測変数間の正常時の従属関係に従っているかどうかを調べることである.しかし,複数の観測変数をもつ非線形システムにおいて,観測変数間の従属関係を求めることは容易ではない.本研究では,で考察されている自己連想型ネットワークを用いたときの,観測変数間の関係を抽出する効率の良いネットワーク設計方法を提案し,数値例によってその有効性を検証した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
-
藤原 健史
岡山大学廃棄物マネジメント研究センター
-
西谷 紘一
奈良先端科学技術大学院大学
-
藤原 健史
岡山大学廃棄物マネジメント研究センター環境学研究科
-
藤原 健史
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
都志 武史
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
西谷 紘一
奈良先端科学技術大学院大
-
都志 武史
(株)クボタ電子技術センター
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