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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-01-29 12:00 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 ○近藤 正・上野淳二・高尾正一郎（徳島大）  KBSE2012-64 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では、予測誤差評価基準に予測誤差平方和(Prediction 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では、PSSを用いて、進化論的計算方法の一種で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グモイド関数型構造、ラジアルベース関数型構造、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、有益な入力変数など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では、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法を用いるシグモイド関数型ニューラルネットワークのように、ニューラルネッ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ど）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。 |
| （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 / / / / / |
| （英） | GMDH / Neural network / Nonlinear system identification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 419, KBSE2012-64, pp. 35-40, 2013年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2012-64 | |
| 発行日 | 2013-01-21 (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 | KBSE2012-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2013-01-28 - 2013-01-29 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General session |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2013-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-layered GMDH-type neural network algorithm using Prediction Sum of Squares (PSS) criterion and Its application to nonlinear system identification |
| 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 ショウイチロウ |
| 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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-01-29 12:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2012-64 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.419 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-01-21 (KBSE) |
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