ニューラルネットワークを用いた積分方程式の解法
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
システム制御において、システムの逆モデルはフィードフォーワードコントローラーとして用いることができる。最近、この逆モデルをニューラルネットワークで学習する方法がいくつか提案されている。逆モデルを学習することは、システムの逆問題を解いているということである。計測システムにおいて、結果である観測データから原因である対象物の構造を求める問題も、一種の逆問題である。例えばX線CTスキャナでは、測定対象物にX線を透過させて、その結果である測定データから原因である対象物の構造を推定する逆問題である。このような問題における対象物から測定データへの変換過程は、第1種Fredholm積分方程式g(y)=∫^b_ak(x,y)f(x)dxで表わされることがしばしばである。g(y)は測定値を表わす関数、f(x)は対象の数値モデルを表わす関数、(x,y)は核関数、a、bは定数である。この積分方程式を逆変換することができれば、測定データg(y)から対象物の構造f(x)を求めることができる。このような積分方程式の解法は今までにいくつも提案されている。本論文では、システムの制御問題において提案されている逆モデル学習法を用いて、積分方程式の逆変換のモデルを学習することによって計測における逆問題を解く方法を提案する。以下では、逆モデルの学習法を紹介し、それを用いてシミュレーションを行った結果を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-26
著者
関連論文
- 確率的傾斜法とメモリベース的な手法を組み合わせた強化学習法
- D-15-38 寮生による全学情報教育の活性化の運用(D-15. 教育工学,一般セッション)
- 寮生による全学情報教育の活性化
- Differential Evolution における制御変数の自動調節
- D-15-28 寮生による全学情報教育の活性化の試み(D-15.教育工学,一般講演)
- 適応度の計算回数を削減するための遺伝子選択法
- 尤度最大化を目的としたエージェントの学習アルゴリズム
- Hierarchical Mixtures of Experts を用いた自律移動ロボットのための環境認識
- ニューラルネットワークによる行動作成に基づいた進化ロボット
- 順モデルによる自律移動ロボットの制御
- 柔らかい検索システム
- フィードバック誤差学習を利用した自律移動ロボットの逆モデリング
- ウィルス進化論を模した遺伝的アルゴリズム
- DNAのコード領域予測による遺伝情報解析
- A Nonlinear Integrator with Positive Phase Shifts for the Control System
- 評価値が単調に増加する遺伝的アルゴリズム
- Hierarchical Mixtures of Expertsを順モデルとして利用した逆問題のための学習アルゴリズム
- ニューラルネットワークによる順モデルを用いた冗長マニピュレータの逆キネマティクス問題の解法
- HMEを用いた順逆モデリング
- 新しい動的情報処理モデルの提案とその有用性
- 解像度変換符号化方式の検討
- カオス同期を用いた2信号遅延秘匿通信システムのシミュレーション
- ニューラルネットワークを用いた積分方程式の解法
- 順逆モデリングにおける順モデルに関する考察
- A-49 カオス同期を用いた2信号遅延秘匿通信システムのシミュレーション(A-2. 非線形問題,一般講演)
- 学習の初期にフィードバック誤差学習を利用する順逆モデルの同時学習アルゴリズム
- ニュ-ラルネットワ-クによる順逆モデルの同時学習
- 学習曲面におけるローカルミニマムの十分条件
- Smalltalk-80を用いた新入生導入教育
- Smalltalk-80を用いたソフトウェア教育支援システム : 概要および導入教育について
- システムレベルの故障診断における診断可能性
- 多数回平均のみによるインパルスレスポンス推定の一方法
- 千葉地域の視程の変化について
- 大型宇宙構造物の制御ストラテジ
- 修正ロジスティック関数による各国の粗鋼年間生産量予測
- 前処理を含むノイズキャンセラのアルゴリズムとその性能評価
- 適応ノイズ・キャンセラのための最適ディジタル・フィタの設計〔英文〕
- EICを用いたニュ-ラルネットワ-クモデルの選択法
- 大型宇宙構造物の制御ストラテジ