回帰型ニューラルネットワークと雑音モデルを用いたシステム同定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-101

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): The System Identification using a Recurrence Neural Network and Noise Model

著者名: 永楽 和宏(近畿大学),藤野 政司(日新システムズ),山脇 重信(近畿大学),今尾 勝三(近畿大学)

著者名(英語): Kazuhiro Eiraku(Kinki University),Masasi Fujino(Kinki University),Shigenobu Yamawaki(Kinki University),Syouzou Imao(Kinki University)

キーワード: 回帰型ニューラルネットワーク|雑音モデル|システム同定|最小２乗法

要約(日本語): 　本論文は回帰型ニューラルネットワークと雑音モデルを用いたシステム同定法を提案する．提案する手法はネットワークの出力層を雑音モデルのパラメータの結合系からなると考えることにより，最小２乗法を適用した誤差逆伝播法を適用するものである．本手法は従来のようにネットワークと雑音モデルをブートストラップ法により繰り返し計算が不必要である特徴がある．その結果，ネットワークの初期学習の依存性が軽減できる特徴がある．本手法の有効性をシュミレーションにより明らかにした．その結果，比較的少ない繰り返し計算にもかかわらず，従来の結果と同程度の精度が得られることが判明した．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 101 Kバイト