予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその非線形システム同定への応用(Al応用(2))

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本研究ては、予側誤差評価基準に予測誤差平方和(Predlctlon Sum of Squares PSS)を用いてニューラルネットワーク構造を自己組織する改良形GMDH-typeニューラルネットワークを提案して非線形システムの同定問題に応用する。この改良形GMDH-typeニューラルネットワークスては、PSSを用いて、進化論的計算方法の一種てある発見的自己組織化法によりネットワーク構造を自己組織している。また、ネットワーク構造はシクモイド関数型構造、ラシアルヘース関数型構造、多項式型構造の中から自己選択し、階層構造の層の数、各層のニューロン数、有益な入力変数なとの構造パラメータなどもPSSを最小にするように自己選択している。さらに、ニューロンの学習計算ては、主成分回帰分析を用いて多重共線性の発生を防止して高精度計算を行っている。このニューラルネットワークの構造は、PSSを用いて自動的に自己組織化されており、従来からよく用いられているBP法を用いるシクモイト関数型ニューラルネットワークのように、ニューラルネソトワークの構造パラメータ(重みwの初期値、中間層の数、中間層のニューロン数なと)を変化させて適切なニューラルネットワーク構造を見つけ出すといった繰り返し処理を必要としない。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2013-01-21

予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその非線形システム同定への応用(Al応用(2))

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