ラジアルベース関数を用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークスによる医用画像認識
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概要
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本研究では、ラジアルベース関数を用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークスのアルゴリズムを提案している。GMDH-typeニューラルネットワークスは、GMDH法で用いられている発見的自己組織化の原理を用いて自動的に構成される。そして、層の個数や各々の隠れ層のニューロンの個数、有益な入力変数などを、情報量基準AICを最小にするように自己選択している。本研究で提案したアルゴリズムでは、フィードバックループ計算を用いることによって、ニューラルネットワークスの構造の複雑さを徐々に増加させているために、非線形システムをより精度よく同定することができる。改良形GMDH-typeニューラルネットワークスは医用画像認識に応用され、このアルゴリズムが、医用画像認識問題に有効であることが示された。s
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-07
著者
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