確率ニューラルネットワークを用いた要因分析システムの提案並びに環境データへの適用
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概要
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本論文では, 生物の周辺の環境要因を説明変数とし, 生物の個体数を被説明変数とする観測データの解析を行う。選定種はゲンジホタルとした。解析を行うために説明変数から被説明変数への未知の非線形写像を学習により獲得することができる確率ニューラルネットワークを組み込んだシステムを提案する。提案するシステムは被説明変数が説明変数へ及ぼす影響を推定する, いわゆる逆問題を解くことができる。このことから選定種にとって好ましい環境を実現するため, 操作可能な説明要因に対して適切な方策が示唆できることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-01
著者
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