特許

J-GLOBAL ID：200903010357060797

コラム構造の再帰型ニューラルネットワークによる時系列トレンド推定システムおよび方法

発明者： 松岡 雅裕 ,  モスタファ ゴレア
出願人/特許権者： 富士通株式会社
代理人 (1件)： 大菅 義之 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-229509
公開番号（公開出願番号）：特開平9-073440
出願日： 1995年09月06日
公開日（公表日）： 1997年03月18日
要約：

【要約】【課題】 ニューラルネットワークの内部状態と時系列データの関係を明確にし、不連続に変化する時系列データのトレンドを効率的に推定することが課題である。【解決手段】 コラム構造再帰型ニューラルネットワーク(CSSRNN)19は、ニューラル素子51-j(j=1,...,m)とs個のレジスタ52-j-k(k=1,...,s)からなるm個のコラムを備える。各ニューラル素子は入力x(t) から時刻tにおける出力を生成し、各コラムは時刻t以前のニューラル素子の出力履歴を非線形方程式求解装置18に渡す。非線形方程式求解装置18は、渡された履歴をもとに目標関数の零点を求め、各零点に対応するxの値の確率密度を算定する。そして、最も大きな確率密度を持つ値を次の時刻の入力データの予測値として出力する。各コラムの独立性が高く、不連続な離散値の予測に適する構成である。

請求項（抜粋）：

時間的に変化するデータの変化トレンドを推定する情報処理装置において、時系列データを入力する入力手段と、文脈層を有するコラム構造の再帰型ニューラルネットワークを含み、過去の時系列データに関する情報を含む内部状態を出力するニューラルネットワーク手段と、前記内部状態を用いて予測値の候補の出現確率を求め、最も確率の高い候補を予測値として求める予測値生成手段と、前記予測値を未知データの推定結果として出力する出力手段とを備えることを特徴とする時系列トレンド推定システム。