ニューラルネットの枝刈りによる埋め込みパラメータ推定に関する検討
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概要
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非線形時系列解析のアプローチの1つに, (相空間)再構成法がある.再構成法とは, 観測時系列からその発生源となっている力学系のアトラクタの幾何学的特徴を保存したアトラクタを再構成する方法である.アトラクタを再構成する方法としては, 遅延座標ベクトルへの変換が一般的であるが, その場合, 埋め込みパラメータ(埋め込み次元と遅延時間)を適切に推定する必要がある.本研究では, Neural Networkの枝刈り(プルーニング)によって, 埋め込みパラメータを推定するアプローチを提案する.数値シミュレーションの結果, 提案手法が埋め込みパラメータ推定法となり得ることを示す.
- 2005-07-18
著者
-
真部 雄介
千葉工業大学情報科学部
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真部 雄介
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
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チャクラボルティ バサビ
岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科
-
Yusuke Manabe
Department of Information and Network Science, Chiba Institute of Technology
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