ニューラルネットを用いたプラント運転ルールの抽出に関する研究 : 浄水プラント薬品注入操作への適用
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概要
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In this paper, an enhanced method for rule extraction from a multilayered neural network is proposed. Conventionally a learned network is treated as a black-box model, so internal distributed knowledge in it can not be indicated in explicit form. The authors analyzed the mathematical properties of a neural network, and based on the properties, defined an index to evaluate a weights matrix. By using this index, the causal relationships between each input and output are interpreted as production rules. Furthermore, a modified error backpropagating algorithm which can control excessive redunduncy in a network is proposed to enhance learning ability. This algorithm was applied to the operation support of coagulant injection in a water purification plant. The computer simulation showed advanced reliability regarding extracted rules and association.
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