自己組織化マップを用いた埋め込み次元の推定
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概要
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非線形時系列の解析において, 埋め込みは非常に重要である. 時間遅れによるアトラクタの再構成のためには, 適切な埋め込み次元を決めなければならない. 本研究では, 自己組織化マップ(Self-Organizing Map : SOM)を用いた埋め込み次元の推定方法を提案する. SOMは入力デ一夕の分布状態を反映したマップを得ることができるので、このことを利用し, エノン写像, 池田写像, ローレンツ方程式から得られた時系列データに対してシミュレーションを行い, 提案手法の有効性を確認する.
- 2006-01-17
著者
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