{"product_id":"ieej-zt003101","title":"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","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-101\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2000\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eThe System Identification using a Recurrence Neural Network and Noise Model \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKazuhiro Eiraku(Kinki University),Masasi Fujino(Kinki University),Shigenobu Yamawaki(Kinki University),Syouzou Imao(Kinki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e　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．\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\u003e101 K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 \/ 1","offer_id":46395543453935,"sku":"IEEJ-ZT003101-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_2f536d04-96d3-4f2c-8707-21fa228558bc.png?v=1744777582","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt003101","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}