講演名 2011-03-07
Limited General Regression Neural Networkを使った環境に自動適応する最大電力点高速追従装置
山内 康一郎,
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抄録(和) 筆者は既に,は組み込み機器向け神経回路:Limited General Regression Neural Network(LGRNN)を提案した.LGRNNはGeneral Regression Neural Networkに中間ユニット数を一定個数に制限する機能を加えたものである.学習初期は通常のGRNNと同様に,新しいユニットを割付ることで学習していくが,中間ユニット数が上限に達すると,最も冗長なユニットをカーネル法を使って探しだして削除し,新しい学習サンプルを覚えるべく新しいユニットを割り付ける.しかしこれだけでは,新しいサンプルの学習が過去の記憶に影響を与え,忘却する恐れがある.そこでこの影響を事前に見積り,いくつかの学習オプションを適応的に選択するようになっている.例えば,新しいサンプルを学習すると,かえって過去の記憶の忘却による誤差が大きくなると予測される場合には,新しいサンプルの学習を拒否する場合もある.本稿ではこのLGRNNを太陽電池用の最大電力点追従コンバータに組込んで,運用途中に太陽電池固有の特性を自動学習して高速性御を実現した例を示す.
抄録(英) In this paper, we propose a limited general regression neural network (LGRNN) for embedded systems. The LGRNN is an improved version of general regression neural network that continues incremental learning under a fixed number of hidden units. Initially, the LGRNN learns new samples incrementally by allocating new hidden units. If the number of hidden units reaches the upper bound, the LGRNN has to remove one useless hidden unit to learn a new sample. However, there are cases in which the adverse effects of removing a useless unit are greater than the positive effects of learning the new sample. In this case, the LGRNN should refrain from learning the new sample. To achieve this, the LGRNN predicts the effects of several learning options (e.g., ignore or learning) before the learning process begins, and chooses the best learning option to be executed. Moreover, we also show a practical application of this method: an adaptive maximum power point tracking (MPPT) converter using the LGRNN. The device learns the properties of photo voltaic using the LGRNN algorithm, and achieves a quick control of the step down switching converter.
キーワード(和) Limited General Regression Neural Networks / 一般回帰ニューラルネットワーク / Kernel Machine / Approximated Linear Dependency / 追記学習 / Maximum Power Point Tracking(MPPT)
キーワード(英) Limited General Regression Neural Networks / Kernel Machine / Approximated Linear Dependency / Incremental Learning / Maximum Power Point Tracking(MPPT)
資料番号 NC2010-134
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2011/2/28(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 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) Limited General Regression Neural Networkを使った環境に自動適応する最大電力点高速追従装置
サブタイトル(和)
タイトル(英) Maximum Power Point Tracking Converter Using a Limited General Regression Neural Network
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) Limited General Regression Neural Networks / Limited General Regression Neural Networks
キーワード(2)(和/英) 一般回帰ニューラルネットワーク / Kernel Machine
キーワード(3)(和/英) Kernel Machine / Approximated Linear Dependency
キーワード(4)(和/英) Approximated Linear Dependency / Incremental Learning
キーワード(5)(和/英) 追記学習 / Maximum Power Point Tracking(MPPT)
キーワード(6)(和/英) Maximum Power Point Tracking(MPPT)
第 1 著者 氏名(和/英) 山内 康一郎 / Koichiro YAMAUCHI
第 1 著者 所属(和/英) 中部大学工学部情報工学科
Chubu University Department of Information Science
発表年月日 2011-03-07
資料番号 NC2010-134
巻番号(vol) vol.110
号番号(no) 461
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日