2種の平滑化埋め込みを用いたニューラルネットによるカオス力学系の再構成
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概要
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本研究では、力学変数の一部のみが観測される部分観測状況下でのカオス力学系の再構成について議論する。関数近似器としてガウス関数ネットワーク(NGnet)を用い、オンラインEMアルゴリズムによって学習を行う。平滑化フィルタを用いた2種類の埋め込み法、すなわち積分埋め込み法と速度平滑化埋め込み法を検討する。NGnetは観測変数に平滑化を行って得られる状態変数空間内での力学系を近似するように学習を行う。2種の平滑化埋め込み法は従来の遅れ座標埋め込み法よりノイズに頑強であり学習の進行が速い。また、学習後のNGnetが元のアトラクタの複雑度と不安定性を良く近似したカオスアトラクタを生成でき、予測性能も優れていることが分かった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-18
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
吉田 和子
Wellcome Trust Centre For Neuroimaging Ucl
-
吉田 和子
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
ATR人間情報科学研究所
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
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