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講演抄録/キーワード
講演名 2013-07-19 16:25
ニューラルネットワークを用いた非線形システムの状態変化の指標化 ~ 主成分分析による結合荷重の解析 ~
木内敬浩芥川正武榎本崇宏長篠博文小中信典木内陽介徳島大MBE2013-32
抄録 (和) 生体システムは,非線形システムでありそのシステムの特徴を捉えるためにシステムの非線形性を考慮に入れる必要がある.非線形システムの解析手法としてニューラルネットワーク(以下 NN)を用いる事で,非線形システムの状態を捉える方法が報告されている.しかしながら,この方法を脳波解析に適用した場合,脳波をモデル化するために比較的大きなネットワークが必要である.本研究では,生体システムの状態変化を捉えるため既知の非線形システムの状態変化を,生体システムの状態変化のシミュレーションとして,NNで学習を行う.学習後の結合荷重の変化からシステムの状態変化を推定し指標化する.また,本研究ではNNの構造が大きくなり結合荷重数が増えると,評価が見づらくなる問題に対して主成分分析を用いて改善を検討する. 
(英) Nonlinearity is one of the significant factor to characteristics of a living body because it is a nonlinear system.The use of neural networks (NN) to analyze the non-linear system, a method to capture the state of nonlinear systems has been reported.However, when applied to EEG this method, a relatively large network is required to model the EEG.The purpose of this study is to propose a method to capture the state changing from obtain signals using weight space analysis of neural networks. In this research, in order to catch the state a known nonlinear system as a simulation of a living body system. The logistic map is used to confirm the applicability of proposed method. In this study, the Principal Component Analysis(PCA) is carried out to clarify the change of weight vectors. As results of computer simulation, change of parameters is successfully captured.
キーワード (和) ニューラルネットワーク / 非線形システム / 主成分分析 / / / / /  
(英) neural network / nonlinear system / PCA / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 147, MBE2013-32, pp. 33-36, 2013年7月.
資料番号 MBE2013-32 
発行日 2013-07-12 (MBE) 
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 MBE2013-32

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2013-07-19 - 2013-07-20 
開催地(和) 徳島大学 
開催地(英) The University of Tokushima 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英) ME, general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MBE 
会議コード 2013-07-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ニューラルネットワークを用いた非線形システムの状態変化の指標化 
サブタイトル(和) 主成分分析による結合荷重の解析 
タイトル(英) Analysis of state change of nonlinear systems using neural networks 
サブタイトル(英) Analysis of the connection weights by principal component analysis 
キーワード(1)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network  
キーワード(2)(和/英) 非線形システム / nonlinear system  
キーワード(3)(和/英) 主成分分析 / PCA  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(6)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 木内 敬浩 / Takahiro Kinouchi / キノウチ タカヒロ
第1著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Univ. of Tokushima)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 芥川 正武 / Masatake Akutagawa / アクタガワ マサタケ
第2著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Univ. of Tokushima)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 榎本 崇宏 / Takahiro Emoto / エモト タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Univ. of Tokushima)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長篠 博文 / Hirofumi Nagashino / ナガシノ ヒロフミ
第4著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Univ. of Tokushima)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 小中 信典 / Shinsuke Konaka / コナカ シンスケ
第5著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Univ. of Tokushima)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 木内 陽介 / Yohsuke Kinouchi / キノウチ ヨウスケ
第6著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Univ. of Tokushima)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-07-19 16:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 MBE 
資料番号 MBE2013-32 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.147 
ページ範囲 pp.33-36 
ページ数
発行日 2013-07-12 (MBE) 


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