モジュラーネット型SOM関数空間におけるシステム群の自己組織化マップ
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概要
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KohonenのSelf-Organizing Map (SOM)の各ユニットを多層パーセプトロン(MLP)に置き換えたモジュラーネット型SOM(以下MNSOM)を提案する.MNSOMは複数のシステムの入出力関係を学習するとともにそれらシステム間の関係を関数空間における自己組織化マップとして表現することを目的とする.もしシステム群の相互関係を自己組織化マップで表現できるならシステム間の補完,システム群の分類が可能になる.このことを調べるために,3次関数より得られたデータ群の学習と自己組織化マップの生成をMNSOMで行った.さらに実データヘの応用として,全国各地の気象ダイナミクスの学習と自己組織化マップ生成にもある程度成功したと考えて,ここに報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-06-20
著者
-
徳永 憲洋
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
安井 湘三
九州工業大学大学院生命体工学研究科 脳情報専攻
-
徳永 憲洋
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
安井 湘三
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
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