ニューラルネットワークの学習による2次形制約条件付きの静的逆最適化問題の解法
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概要
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本稿では, 静的逆最適化によるデータ解釈の近似精度を向上させることを図り, 2次形制約条件付きの静的逆最適化問題を解くためのニューラルネットワーク学習の解決を提案する。2次形制約条件を用いることにより, 制約条件に与えられたデータの統計的な性質が反映され, しかもアクティブな制約条件が一個の場合でも縮退現象が起きない。本提案法の有効性を検証するため, 仮想的な静的逆最適化問題を解いた。得られた評価関数から限界代替率の変化特徴を考察し, また実データ解釈への適用のため2次形制約条件の生成方法も検討する。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-01-22
著者
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