特許
J-GLOBAL ID：200903036018411768
ニューラルネットワーク
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
倉持 裕
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-272871
公開番号（公開出願番号）：特開平6-124354
出願日： 1992年10月12日
公開日（公表日）： 1994年05月06日
要約：
【要約】 (修正有)【目的】 誤認識が起こり難く、非常に類似したパターンでも認識でき、また、入力の変動に対しても簡単に更新手続きで実質的に荷重値を更新できるニューラルネットワーク。【構成】 少なくてもN個の入力ユニットを有する入力層とその各ユニットに対応したN個の中間ユニットを出力カテゴリーに対応してK組揃えた中間ユニット群及びバイアスを与えるユニットを有する中間層とK個の出力ユニットを有する第1の出力層とから構成され、入力層の各ユニットと中間ユニット群との間の結線の荷重値は、全て1で、各中間ユニットの入出力特性は、対応する出力カテゴリーに属する入力パターン群のN個の各要素毎の代表値とバラツキを示す統計的な量に基づき作成された凸のメンバーシップ関数で表され、中間層と第1の出力層との間の結線の荷重値は、メンバーシップ関数から出力されるメンバーシップ値を中間ユニット群の出力として、δルールに基づき学習により決定する。
請求項（抜粋）：
N次元の入力ベクトルからなる入力パターンをK個の出力カテゴリーに対応付けするニューラルネットワークにおいて、少なくてもN個の入力ユニットを有する入力層と前記入力層の各ユニットに対応したN個の中間ユニットを前記出力カテゴリーに対応してK組揃えた中間ユニット群及びバイアスを与えるユニットを有する中間層とK個の出力ユニットを有する第1の出力層とから構成され、前記入力層の各ユニットと前記中間ユニット群との間の結線の荷重値は、全て1で、前記中間ユニット群の各中間ユニットの入出力特性は、対応する出力カテゴリーに属する入力パターン群のN個の各要素毎の代表値とバラツキを示す統計的な量に基づき作成された凸のメンバーシップ関数で表され、前記中間層と前記第1の出力層との間の結線の荷重値は、前記メンバーシップ関数から出力されるメンバーシップ値を前記中間ユニット群の出力として、δルールに基づき学習により決定することを特徴とする前記ニューラルネットワーク。
IPC (2件)：
引用特許：
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