ニューロファジィ・GMDHの階層数の選択
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概要
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主に米国で研究されたネットワーク型GMDHと呼ばれる適応学習ネットワークがある.その部分表現にラジアル基底関数を用いたニューロ・ファジィGMDHモデルが提案されている.このような階層型適応学習ネットワークの階層数を選択する問題は, 一種の非線形回帰におけるパラメータ数の決定問題である.多層型ニューラルネットワークのユニット数の決定には統計的な情報量基準であるAICやMDLが適用されている.しかし, ローカルミニマムの問題や, パラメータの非一意性に起因する問題点も指摘されている.そこで, 本論文では全てのデータを同定用に使用し, かつ比較的計算量が少ない方法として, GMDHにおける発見的規範として知られている差分の不偏性規範及びその拡張であるα差分の不偏性規範を導入しその学習則を導出する.また数値例や切断砥石の磨耗特性の同定によりその有効性を検討する.
- 1997-08-15
論文 | ランダム
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