動径基底関数近似による時系列の決定論的非線形予測
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概要
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Deterministic nonlinear prediction is widely applied to the biological, nervous system and so on. Especially, there are many methods on deterministic nonlinear prediction for analysing long-term unpredictability and short-term predictability which are one of the characteristics of chaos. Nonlinear prediction is recognized as a promising method of chaotic timeseries analysis in many fields. In this paper, we introduce functional approximation technique using radial basis function (RBF) networks. As nonlinear time series, we analyse squid giant axon responses which exhibit chaotic behavior. We evaluate the performances of approximation by forecasting time series of squid axon using the smoothing RBI method.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
-
池口 徹
東京理科大学
-
合原 一幸
東京大学工学系研究科
-
的崎 健
東京理科大学基礎工学部電子応用工学科
-
的崎 健
武蔵工業大学工学部電子通信工学科
-
小川 聡
東京理科大学 基礎工学部 電子応用工学科
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