{"product_id":"ieej-btc205tc041003","title":"EQuation Learnerを用いた多次元データセットに適用可能な区分関数同定手法","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eTC4-1-3\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/20\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003ePiecewise Symbolic Regression using EQuation Learner for Multidimensional Datasets\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e藤橋 洋紀（横浜国立大学）,中田 雅也（横浜国立大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eHironori Fujihashi (Yokohama National University),Masaya Nakata (Yokohama National University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e区分関数同定,EQL,Piecewise Symbolic Regression,EQuation Learner\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e関数同定問題は、データセットを説明する数理モデルを同定する問題であり、解釈性が高いモデルを獲得できることから、実社会データセットへの適用が進められている。しかし、既存の関数同定手法の多くは、連続的な数理モデルの同定を前提としており、区分的な構造を持つ数理モデルの同定が困難である。また、EQL(EQuation Learner)を活用した区分関数同定手法であるP-EQL(Piecewise-EQL)は１次元のデータセットに限定されており、多次元の関数同定に課題がある。そこで本稿では、P-EQLを拡張し多次元のデータセットに適用可能な区分関数同定手法を提案する。提案手法は、EQLによる関数同定機構と次元毎に部分領域を調整可能なニューラルネットワークベースの部分領域調整機構をエンドツーエンドに学習する。ベンチマーク問題を用いた実験では、提案手法が既存の関数同定手法を上回る性能であることを示す。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e183-189p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e445Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":47942193610991,"sku":"IEEJ-BTC205TC041003-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_09ecbd38-5360-4e5c-ba3d-b5f7f2049965.png?v=1773065079","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btc205tc041003","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}