| 講演名 | 1999/2/5 短期応答群を用いたニューラルネットによる動的システムの学習 三上 敬史, 大堀 隆文, 渡辺 一央, |
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| 抄録(和) | 再帰形ニューラルネットを用いて微分方程式で表される動的システムを同定する学習法を提案する. 提案手法は階層型ニューラルネットに対するバックプロパゲーション学習法に基づいており, 全ての状態が観測可能な場合と一部状態観測可能の場合に適用される. 前者では, 状態空間を網羅する短期応答群の初期及び最終状態を階層型ニューラルネットの入出力教師信号として用いる. 後者では,観測可能な状態を時間シフト空間に埋め込んで状態空間を再構成し, その空間内の短期応答群を階層型ニューラルネットの入出力教師信号として用いる. 両方の場合とも,学習後,全ての出力を対応する入力に帰還した再帰形ニューラルネットにより動的システムを同定する. 種々の線形及び非線形動的システム(減衰振動系, 調和振動系, ファンデルポール系, レスラーカオス系)を対象に数値実験を行い結果を報告する. |
| 抄録(英) | A learing method is proposed to identify a dynamical system of differential equantions by the recurrent neural network. The method is based on the back propagation algorithm for a hierachical neural network and is categolized into two cases, that is, all states are observable or the part of states are unobservable. For the former case, initial and final states of multiple short-term resposes to cover a whole state space are used as input and output teacher's signals of the hierachical neural networks, respectively. For the latter case, the state space is reconstructed by the observable states and their time-shifted responses, and then initial and final states of multiple short-term response to cover whole state space are used as teacher signals. For both cases, after learning, all outputs are feedback to the corresponding inputs, to create the resultant recurrent neural network for identifying a dynamical system. Computational experiments are reported on several linear and nonlinear systems of differential equations. |
| キーワード(和) | 動的システム / システム同定 / 短期応答群 / 観測可能か観測不能 / 再帰形ネットワーク |
| キーワード(英) | dynamiacl system / system identificaton / short-term responses / observability / recurrent neural network |
| 資料番号 | NC98-87 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/2/5(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 短期応答群を用いたニューラルネットによる動的システムの学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Learning Method of Neural Network for a Dynamical System by Using Short-Term Responses |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動的システム / dynamiacl system |
| キーワード(2)（和/英） | システム同定 / system identificaton |
| キーワード(3)（和/英） | 短期応答群 / short-term responses |
| キーワード(4)（和/英） | 観測可能か観測不能 / observability |
| キーワード(5)（和/英） | 再帰形ネットワーク / recurrent neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三上 敬史 / Takashi Mikami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大堀 隆文 / Takahumi Oohori |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 渡辺 一央 / Kazuhisa Watanabe |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道工業大学 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Hokkaido Institute of Technology |
| 発表年月日 | 1999/2/5 |
| 資料番号 | NC98-87 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 577 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |