ディストータによるニューロファジーGMDHの階層数の選択

大谷 崇  市橋 秀友  三好 哲也  長坂 一徳  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J81-D2   No.2   pp.395-403
発行日: 1998/02/25
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング
キーワード: 
ニューロファジー,  GMDH,  モデル選択,  

本文: PDF(615.1KB)>>
論文を購入




あらまし: 
ニューラルネットワークなどの適応学習ネットワークのモデル選択に統計的な規準を用いる際の,ローカルミニマムの問題や,パラメータの非一意性に起因する問題点が指摘されている.本論文では,GMDHにおける不偏性規範の考え方に基づいたモデル選択法の一つとしてディストータを提案する.そして,ネットワーク型GMDHの部分表現にRBFを用いてBP学習の高速化を図ったニューロファジーGMDHに適用する.提案法はモデルに変形を加えることによって適当な階層数を選択するもので,誤差分布などの統計的前提やデータ分割を必要とせず,学習則の導出が容易でかつ比較的計算量が少ない.また乱数により人工的に作成したデータを用いてモデルを評価することができる.