ニューラルネットワークを用いた非線形システムの状態変化の指標化 : 主成分分析による結合荷重の解析
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概要
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生体システムは,非線形システムでありそのシステムの特徴を捉えるためにシステムの非線形性を考慮に入れる必要がある.非線形システムの解析手法としてニューラルネットワーク(以下 NN)を用いる事で,非線形システムの状態を捉える方法が報告されている.しかしながら,この方法を脳波解析に適用した場合,脳波をモデル化するために比較的大きなネットワークが必要である.本研究では,生体システムの状態変化を捉えるため既知の非線形システムの状態変化を,生体システムの状態変化のシミュレーションとして,NNで学習を行う.学習後の結合荷重の変化からシステムの状態変化を推定し指標化する.また,本研究ではNNの構造が大きくなり結合荷重数が増えると,評価が見づらくなる問題に対して主成分分析を用いて改善を検討する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-07-12
著者
-
木内 陽介
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
長篠 博文
徳島大学大学院ヘルスバイオサイエンス研究部
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芥川 正武
国立大学法人 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
榎本 崇宏
徳島大学大学院
-
小中 信典
徳島大学大学院システム創生工学専攻電気電子創生工学コース
-
榎本 崇宏
徳島大学大学院システム創生工学専攻電気電子創生工学コース
-
芥川 正武
徳島大学大学院
-
小中 信典
徳島大学大学院
-
木内 陽介
徳島大学
-
木内 敬浩
徳島大学大学院先端技術科学教育
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