改良粒子最適化を適用したニューラルネットワークによるカオス時系列予測(カオスの通信への応用,局在振動,一般)
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概要
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本報告では,カオス時系列を対象とした予測について述べる.具体的には,予測器にニューラルネットワークを用いて,その重みやバイアスを粒子最適化によって更新する手法の改良法について述べる.本研究における粒子最適化の改良法は,粒子の位置ベクトルの要素を一定の確率で入れ替えることである.これにより,局所解に陥りにくくし,より良い解の探索を行わせることが期待できる.本研究で提案する粒子最適化と従来の手法を同一の構造のニューラルネットワークに適用し,その時系列予測性能について比較を行い,提案手法のカオス時系列における有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-12-02
著者
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