講演名 2013-01-29
予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその非線形システム同定への応用(Al応用(2))
近藤 正, 上野 淳二, 高尾 正一郎,
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抄録(和) 本研究ては、予側誤差評価基準に予測誤差平方和(Predlctlon Sum of Squares PSS)を用いてニューラルネットワーク構造を自己組織する改良形GMDH-typeニューラルネットワークを提案して非線形システムの同定問題に応用する。この改良形GMDH-typeニューラルネットワークスては、PSSを用いて、進化論的計算方法の一種てある発見的自己組織化法によりネットワーク構造を自己組織している。また、ネットワーク構造はシクモイド関数型構造、ラシアルヘース関数型構造、多項式型構造の中から自己選択し、階層構造の層の数、各層のニューロン数、有益な入力変数なとの構造パラメータなどもPSSを最小にするように自己選択している。さらに、ニューロンの学習計算ては、主成分回帰分析を用いて多重共線性の発生を防止して高精度計算を行っている。このニューラルネットワークの構造は、PSSを用いて自動的に自己組織化されており、従来からよく用いられているBP法を用いるシクモイト関数型ニューラルネットワークのように、ニューラルネソトワークの構造パラメータ(重みwの初期値、中間層の数、中間層のニューロン数なと)を変化させて適切なニューラルネットワーク構造を見つけ出すといった繰り返し処理を必要としない。
抄録(英) In this study, a revised Group Method of Data Handling (GMDH)-type neural network using Prediction Sum of Squares (PSS) criterion is proposed and applied to the identification problem of the nonlinear system Revised GMDH-type neural network algorithm can organize the neural network architectures using the heuristic self-organization method which is a kind of evolutional computation It has an ability of self-selecting optimum neural network architecture from three neural network architectures such as sigmoid function neural network, radial basis function (RBF) neural network and polynomial neural network and also has abilities of self-selecting the number of layers, the number of neurons in hidden layers and useful input variables so as to minimize PSS criterion Furthermore, in this algorithm, the principal component-regression analysis is used to learning calculation of the weights and there is no multi co-linearity in the neural network architectures This algorithm is applied to the nonlinear system identification problem and it is shown that this algorithm is accurate and useful for the nonlinear system identification.
キーワード(和) GMDH / ニューラルネットワーク / 非線形システム同定
キーワード(英) GMDH / Neural network / Nonlinear system identification
資料番号 KBSE2012-64
発行日

研究会情報
研究会 KBSE
開催期間 2013/1/21(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 Knowledge-Based Software Engineering (KBSE)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその非線形システム同定への応用(Al応用(2))
サブタイトル(和)
タイトル(英) Multi-layered GMDH-type neural network algorithm using Prediction Sum ofSquares(PSS)criterion and its applicationt ononlinear system identification
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) GMDH / GMDH
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural network
キーワード(3)(和/英) 非線形システム同定 / Nonlinear system identification
第 1 著者 氏名(和/英) 近藤 正 / Tadashi Kondo
第 1 著者 所属(和/英) 徳島大学大学院ハイオサイエンス研究部
Graduate School of Health Sciences, The University of Tokushima
第 2 著者 氏名(和/英) 上野 淳二 / Junji Ueno
第 2 著者 所属(和/英) 徳島大学大学院ハイオサイエンス研究部
Graduate School of Health Sciences, The University of Tokushima
第 3 著者 氏名(和/英) 高尾 正一郎 / Shoichiro Takao
第 3 著者 所属(和/英) 徳島大学大学院ハイオサイエンス研究部
Graduate School of Health Sciences, The University of Tokushima
発表年月日 2013-01-29
資料番号 KBSE2012-64
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 419
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日