複雑な構造をした非線形システムの同定を目的としたニューラルネットワーク

抄録

本研究では,構造が複雑でしかもその物理構造がよくわからない非線形システムの同定問題に対して,対象システムから得られる入出力データを用いて学習を繰り返すことにより,そのシステムの特徴をネットワークの内部に記憶保存させることができるニューラルネットワークを構成し,従来から用いられてきた統計的非線形システム同定手法(GMDH手法)との比較を行ない,その有効性を明らかにする.