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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-05-26 13:30 予測誤差評価基準にAICを用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズム ○近藤 正・上野淳二・高尾正一郎（徳島大）  KBSE2012-9 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では、予測誤差評価基準にAIC（Akaike’s Information Criterion）を用いる改良形Group Method of Data Handking (GMDH)-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは、ニューロン構造を、シグモイド関数型、ラジアルベース関数型、多項式型の中から自己選択する能力を備えている。さらに、予測誤差評価基準を用いてフィードバックループの計算回数、中間層のニューロンの個数、有益な入力変数などの構造パラメータを自己選択できる。また、フィードバック計算を行うことにより、対象となる非線形システムの複雑さに適したネットワーク構造を自己組織化できる。このアルゴリズムを非線形システム同定問題に応用しその有効性を確認する。 |
| （英） | In this study, a revised Group Method of Data Handling (GMDH)-type neural network algorithm using prediction error criterion defined as AIC, is proposed. In this algorithm, the optimum neural network architecture is automatically selected from three types of neural network architectures such as sigmoid function type neural network, radial basis function (RBF) type neural network and polynomial type neural network. Furthermore, the structural parameters such as the number of feedback loops, the number of neurons in the hidden layers and useful input variables are automatically selected so as to minimize the prediction error criterion defined as Akaike’s Information Criterion (AIC). Feedback GMDH-type neural network has a feedback loop and the complexity of the neural network increases gradually using feedback loop calculations so as to fit the complexity of the nonlinear system. This algorithm is applied to identification problem of the complex nonlinear system. | |
| 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 / / / / / |
| （英） | GMDH / Neural network / Nonlinear system identification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 64, KBSE2012-9, pp. 49-54, 2012年5月. | |
| 資料番号 | KBSE2012-9 | |
| 発行日 | 2012-05-18 (KBSE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2012-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2012-05-25 - 2012-05-26 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 |
| 開催地（英） | Keio University |
| テーマ（和） | 一般・学生 |
| テーマ（英） | General session and Student session |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2012-05-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 予測誤差評価基準にAICを用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Revised GMDH-type neural network algorithm using prediction error criterion defined as AIC |
| サブタイトル（英） | |
| 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 |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 正 / Tadashi Kondo / コンドウ タダシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Tokushima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野 淳二 / Junji Ueno / ウエノ ジュンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Tokushima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高尾 正一郎 / Shoichiro Takao / タカオ ショウイチロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Tokushima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-05-26 13:30:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2012-9 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.64 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-05-18 (KBSE) |
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