誤差逆伝播学習によるニューロ・ファジィGMDHでの関数近似 : 階層型ニューラルネットワークとの近似精度の比較
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概要
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主に米国で研究されたネットワーク型GMDHと呼ばれる適応学習ネットワークがある.その部分表現にラジアル基底関数を用いたニューロ・ファジィGMDHモデルが提案されている.本論では, まずニューロ・ファジィGMDHの学習則を最適化問題を定式化することによって導出し, 導出した学習則が適用された階層型適応学習ネットワークの関数近似能力を, 単調関数, 複雑な非線形関数, 単峰形関数の3種類の非線形写像を適用事例として, 3層ニューラルネットワークと比較する.次にMackey-Glass時間遅れ微分方程式から得られるカオス時系列の予測に適用し, その近似精度についても3層ニューラルネットワークや木構造の適応学習ネットワークでの結果と比較する.さらにパターン判別問題も関数近似の応用と考えてR.Fisherのあやめのデータを用いたベンチマ-クテストの結果を報告する.
- 社団法人日本経営工学会の論文
- 1997-02-15
著者
-
市橋 秀友
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻知能情報工学分野
-
大谷 崇
大阪府立大学工学部経営工学科
-
三好 哲也
大阪府立大学工学部経営工学科
-
大谷 崇
近畿大学工学部
-
長坂 一徳
大阪府立大学 工学部
-
長坂 一徳
大阪府立大学
-
市橋 秀友
大阪府立大学
-
三好 哲也
大阪府立大学工学部
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