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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-10-28 10:00 Extreme learning machineと差分進化のハイブリッド法を用いた時系列データに基づく分岐点導出法 ○谷 健斗（中京大）・伊藤佳卓（北海道科学大）・松下春奈（香川大）・加藤海渡・髙坂拓司（中京大）  CAS2026-27 NLP2026-38 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，Extreme learning machine(ELM)と差分進化(DE)のハイブリッド法を構築し，時系列データのみに基づき分岐点を導出する．まず，ハイブリッド法の構築として，ELMによるモデル化とDEによる分岐点導出法について述べる．次に，二つのアルゴリズムを統合させたハイブリッド法を用いた分岐点導出法を提案する．最後に，提案手法を2次元離散力学系に適用し，導出した分岐点のパラメータが概ね一致していることを実証することで本手法の有効性を示す． |
| （英） | This paper constructs a hybrid methodology integrating Extreme learning machine (ELM) and Differential Evolution (DE) to derive bifurcation points solely from time-series data.The proposed approach first establishes a modeling framework utilizing ELM, followed by a bifurcation derivation technique based on DE.These two algorithms are subsequently integrated into a unified hybrid system for robust analysis.To demonstrate the efficacy of the proposed method, it is applied to a two-dimensional discrete dynamical system.The experimental results verify that the derived bifurcation parameters maintain significant consistency with theoretical values, thereby validating the effectiveness of the hybrid approach in practical applications. | |
| キーワード | （和） | Extreme learning machine with input parameter channels(ELM-IPC) / 差分進化法(DE) / ハイブリッド法 / / / / / |
| （英） | Extreme learning machine with input parameter channels(ELM-IPC) / Differential evolution(DE) / hybrid method / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 212, NLP2026-38, pp. 1-4, 2026年10月. | |
| 資料番号 | NLP2026-38 | |
| 発行日 | 2026-10-21 (CAS, NLP) | |
| ISSN | 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 | CAS2026-27 NLP2026-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2026-10-28 - 2026-10-29 |
| 開催地（和） | 下対馬開発総合センター |
| 開催地（英） | Tsushima Comm. Ctr. |
| テーマ（和） | CAS，NLP，一般 |
| テーマ（英） | Circuits and Systems, Nonlinear Problems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Extreme learning machineと差分進化のハイブリッド法を用いた時系列データに基づく分岐点導出法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Extreme learning machine with input parameter channels(ELM-IPC) / Extreme learning machine with input parameter channels(ELM-IPC) |
| キーワード(2)（和/英） | 差分進化法(DE) / Differential evolution(DE) |
| キーワード(3)（和/英） | ハイブリッド法 / hybrid method |
| 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） | 谷 健斗 / Kent Tani / タニ ケント |
| 第1著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 佳卓 / Yoshitaka Itoh / イトウ ヨシタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道科学大学 (略称： 北海道科学大) Hokkaido University of Science (略称： Hokkaido Univ. Sci.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松下 春奈 / Haruna Matsushita / マツシタ ハルナ |
| 第3著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 海渡 / Kaito Kato / カトウ カイト |
| 第4著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙坂 拓司 / Takuji Kousaka / コウサカ タクジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-10-28 10:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2026-27, NLP2026-38 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.211(CAS), no.212(NLP) |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-10-21 (CAS, NLP) |
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