逐次変数導入型ニューロファジーGMDHにおける変数選択の自動化
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概要
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逐次変数導入型GMDHは,残差法による回帰モデルをGMDHによって求めようとするもので,入力変数のすべての組合せについて2変数の部分表現をトレーニングデータに対する回帰式として求める必要がある.RBFのような関数を部分表現として用いる逐次変数導入型ニューロファジー(NF-)GMDHでは,その未知パラメータはLMS等の逐次的な方法で求めるので,計算時間が長くなる.そこで本論文では,部分表現への入力を入力変数の重み付き線形和とし,その重みの値を0または1に収束させることによって,逐次変数導入型GMDHアルゴリズムにおける変数の選択とモデルの学習を同時に行う方式を提案する.数値例では既知の関数を用いて生成したデータの学習を行い,提案法の有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-09-25
著者
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