特許
J-GLOBAL ID：200903023327419167
ニューラルネットワーク学習方法
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
伊藤 洋二 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2001-339455
公開番号（公開出願番号）：特開2003-141499
出願日： 2001年11月05日
公開日（公表日）： 2003年05月16日
要約：
【要約】【課題】 ニューラルネットワークにより空調制御を行う空調装置において、ニューラルネットワークを初期設定するにあたり、限られた時間で学習誤差を最低限に抑える。【解決手段】 ステップS100で冷房評価する場合には、冷房運転に関する領域における重み係数wを他の領域の重み係数wに比べて大きくするので、ステップS70にて、冷房運転に関する領域におけるニューラルネットワークの学習誤差が他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるようにニューラルネットワークが学習されることとなる。従って、ステップS100の冷房評価で用いる領域の学習誤差を優先的に小さくできるので、ニューラルネットワークを初期設定するにあたり、限られた時間で学習誤差を最低限に抑えることができる。
請求項（抜粋）：
ニューラルネットワークによって算出された空調制御量(VM、tao、s)に基づいて空調制御を行う空調装置において、前記ニューラルネットワークを初期設定するためのニューラルネットワーク学習方法であって、前記空調制御量(VM、tao、s)の可変領域内のうち、任意の領域を選択可能にし、前記選択された領域における前記ニューラルネットワークの学習誤差が他の領域における学習誤差に比べて優先的に小さくなるように、前記ニューラルネットワークを学習させることを特徴とするニューラルネットワーク学習方法。
IPC (4件)：
G06N 3/08
, B60H 1/00 101
, F24F 11/02 102
, G06N 3/00 550
G06N 3/08 Z
, B60H 1/00 101 X
, F24F 11/02 102 Z
, G06N 3/00 550 E
3L060AA03
, 3L060AA04
, 3L060DD08
, 3L060EE45
