(1+cosh x)^<-1>正則化ネットワークの時系列予測への応用と時系列における非線形性の検定
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概要
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ガウス関数は正則化ネットワークの標準的な基底関数であるが, ハードウェア化という観点からは, 必ずしも扱いやすい基底関数ではない。筆者らは, 最近, ガウス関数と同じクラスに属する(1+cosh x)^<-1> がアナログ回路上で容易に実現されることを見出した[1, 2]。本研究の第一のねらいは, この基底関数による正則化ネットワークが実際に機能することを, 時系列予測への応用を通して示すことである。応用例は, 高炉で観測された温度変動[3], 及び, 1856年〜1991年における地球気温変動 (3カ月毎の海表面気温時系列) [4, 5]である。複雑な変動を表すこれらのデータが決定論的カオスかどうかという問題は興味深い。本研究の第二のねらいは, 非線形予測モデルとしての正則化ネットワークと線形予測モデルとしての線形自己回帰の予測精度の比較に基づいて, これらの時系列の非線形性を検定できるかどうか調べることである。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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合原 一幸
東京大学生産技術研究所:erato合原複雑数理モデルプロジェクト
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合原 一幸
東京大学生産技術研究所:独立行政法人科学技術振興機構erato 合原複雑数理モデルプロジェクト
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宮野 尚哉
立命館大学 理工学部 マイクロ機械工学科
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宮野 尚哉
住友金属 未来技術研, 東大工計数工
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合原 一幸
住友金属 未来技術研, 東大工計数工
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合原 一幸
住友金属 未来技術研 東大工計数工
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