講演名 1995/10/19
セルラニューラルネットワークの設計 : 不等式制約条件を持つ最適化問題
仲井 弘治, 牛田 明夫,
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抄録(和) セルラニューラルネットワーク(CNN)の設計のように線形不等式制約条件を持つ最適化問題について述べる.このような問題において全ての線形不等式を満足し,かつ,その凸閉空間での2次の最適化問題を考える.ここで問題になるのは閉空間を形成しないような過剰な不等式制約条件が存在するならば必ずしも2次の最適値は制約条件を満たすとは限らない.そこで,この問題について直接探索法に基づく手法,符合チェックによる手法,重みによる手法を示す.
抄録(英) We discuss optimization problems constrained by an excess number of linear inequalities, which come from a design of cellular neural networks. In this cases, we introduce a quadratic programming to design the robust template which can find the optimum solution in a closed convex domain only if all of the linear equations constitute the boundaries. However, if it has an excess number of the inequalities, the quadratic programing will sometimes fail to get the optimum solution. In this paper, we propose 3 techniques of simplex method, sign test method and penalty function method. Although first two methods can get the optimum solution, they are inefficiencies for the large systems. The last one can efficiently find the feasible solution in the convex domain.
キーワード(和) 2次最適化問題 / 不等式制約条件 / CNNの設計法
キーワード(英) quadratic optimaization / inequality conditions / design of CNN
資料番号 NLP95-57
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 1995/10/19(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
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 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) セルラニューラルネットワークの設計 : 不等式制約条件を持つ最適化問題
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Design Technique of Cellular Neural Networks : Optimaization methods constrained by inequality conditions
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 2次最適化問題 / quadratic optimaization
キーワード(2)(和/英) 不等式制約条件 / inequality conditions
キーワード(3)(和/英) CNNの設計法 / design of CNN
第 1 著者 氏名(和/英) 仲井 弘治 / Koji NAKAI
第 1 著者 所属(和/英) 新居浜工業高等専門学校電子制御工学科
Dept. of Electronic Control Engineering, Niihama Natioal College of Techology
第 2 著者 氏名(和/英) 牛田 明夫 / Akio USHIDA
第 2 著者 所属(和/英) 徳島大学工学部電気電子工学科
Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Tokushima University
発表年月日 1995/10/19
資料番号 NLP95-57
巻番号(vol) vol.95
号番号(no) 296
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日