Limited General Regression Neural Networkを使った環境に自動適応する最大電力点高速追従装置
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概要
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筆者は既に,は組み込み機器向け神経回路:Limited General Regression Neural Network(LGRNN)を提案した.LGRNNはGeneral Regression Neural Networkに中間ユニット数を一定個数に制限する機能を加えたものである.学習初期は通常のGRNNと同様に,新しいユニットを割付ることで学習していくが,中間ユニット数が上限に達すると,最も冗長なユニットをカーネル法を使って探しだして削除し,新しい学習サンプルを覚えるべく新しいユニットを割り付ける.しかしこれだけでは,新しいサンプルの学習が過去の記憶に影響を与え,忘却する恐れがある.そこでこの影響を事前に見積り,いくつかの学習オプションを適応的に選択するようになっている.例えば,新しいサンプルを学習すると,かえって過去の記憶の忘却による誤差が大きくなると予測される場合には,新しいサンプルの学習を拒否する場合もある.本稿ではこのLGRNNを太陽電池用の最大電力点追従コンバータに組込んで,運用途中に太陽電池固有の特性を自動学習して高速性御を実現した例を示す.
- 2011-02-28
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