荷重係数の変動を考慮したモジュール構造型ニューラルネットワークと音響信号の時系列予測
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概要
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本研究では,階層型ニューラルネットワーク(NN)を用いて非定常信号の時系列データを予測する手法を提案する。具体的には,局所定常区間毎に時系列信号を予測するための階層型NNを導入し,その内部表現の変動特性を学習することによって,非定常時系列信号を予測する手法を提案する。すなわち,局所定常区間での時系列モデルを見出すために,サブシステム(局所定常区間)毎にモジュール化した単一の階層型Nを導入し,その荷重係数の変動特性を学習・予測することによって非定常時系列信号を予測するモジュール構造型NNを構成する。更に,局所定常区間の推定手法として赤池の情報量規範(AIC)を用いた一手法も併せ提案する。最後に,シミュレーション実験や音響信号の実データに本手法を適用して,その正当性と有効性の一端を実験的にも検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-19
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