ニューラルネットワークを用いた並列形非線形適応ディジタルフィルタの一設計法
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概要
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適応信号処理システムでは,モデル(未知システム)の線形性または非線形性を考慮して,線形理論や非線形理論に基づいた線形処理あるいは非線形処理が行われている.未知システムが非線形の場合の推定問題については,従来の非線形処理方法では,最適解を求めるために膨大な演算量が必要となるので,リアルタイムで処理することは困難である.一方,非線形の入出力関係をもつニューラルネットワークの研究が注目され,パターン認識や非線形システムの推定など種々の分野に活用されている.本論文では,パラメータ数が多く,リアルタイム処理が必要な非線形適応ディジタルフィルタに対して,複数個の小規模な非再帰形多層ニューラルネットワークを導入して,逆伝搬学習法を利用した並列形ニューラルディジタルフィルタの設計法を提案する.本方法と従来の線形理論に基づいたLMS法や学習同定法を比べると,本方法を用いた方が優れた結果を得ることができる.また,本方法では,並列学習を行うので,学習効率を向上させることができる.
- 1995-06-25
著者
-
呂 建明
千葉大学大学院融合科学研究科
-
谷萩 隆嗣
千葉大学大学院融合科学研究科
-
谷萩 隆嗣
千葉大学工学部
-
曹 建庭
千葉大学工学部
-
呂 建明
千葉大学大学院
-
曹 建庭
千葉大学大学院自然科学研究科
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