ニューラルネットワークによる工作機械の熱変位予測 : 有効な温度データの解析
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概要
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階層形ニューラルネットワークを予測、診断問題に適用する場合において、入力データのうち有効な成分を解析する方法について検討した。実際の問題では、どのような情報を入力として与えればいいのかある程度は検討がつくが正確には分からない問題が少なくない。本論文では、複数の時系列データにより予測や診断を行なう問題を対象として、入力情報における予測や診断に有効な情報を解析する方法を検討する。一つの方法は、全ての入力情報を用いて学習したニューラルネットワークにおいて、各入力情報に関系する結合係数の絶対値和の大きさに基づいて解析する方法である。もう一つの方法は、入力情報の時系列データをベクトルとして扱い、入力情報間の相関性に基づいて解析する。これらの方法を、NC旋盤の熱変位予測問題に適用し、各方法の有効性を比較評価する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-14
著者
-
中山 謙二
金沢大学 工学部
-
加藤 伸也
金沢大学大学院 自然科学研究科 電子情報システム専攻
-
Horita Akihide
Graduate School Of Natural Science And Technology Kanazawa Univ.
-
平野 晃宏
金沢大学 工学部 情報システム工学科
-
平野 晃宏
金沢大学 大学院自然科学研究科 電子情報工学専攻
-
中山 謙二
金沢大学 大学院自然科学研究科 電子情報工学専攻
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