ニューラルネットワーク、その学習方法およびニューロ・ファジィ制御装置

発明者： , , , , ,
出願人/特許権者： ,
代理人 (1件)：高橋明夫 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平10-028346
公開番号（公開出願番号）：特開平11-232244
出願日： 1998年02月10日
公開日（公表日）： 1999年08月27日
要約：

【要約】【課題】従来の階層型ニューラルネットワークは0/1によるパターン分離が主で、中間的なパターン成分の安定な抽出ができなかった。本発明はパターンの成分量を安定に抽出できるニューラルネットワークを提供することにある。【解決手段】階層型ニューラルネットワーク7の学習機構8にシグモイド関数の傾きを直接的に変更する傾き決定機構11を付設し、重みやしきい値とともに傾きを変えながら学習を行なうことで、中間値の精度の向上と処理の高速化を達成した。これにより、ニューラルネットワーク3から要求精度に応じたアナログ値をファジィ制御機構4に入力できるので、形状パターン制御などの連続制御が可能になる。

請求項（抜粋）：

入力層、少なくとも1つの中間層及び出力層からなる階層型ニューラルネットワークに、学習用の入力データを前記入力層に与えたときの前記出力層の出力と教師データとの偏差による誤差が許容範囲となるように、各層のパラメータを最適化するニューラルネットワークの学習方法において、前記誤差が許容範囲を越えるときに、各層のニューロン毎のパラメータである重み係数、しきい値とともに、シグモイド関数の傾きを変更し、学習処理を繰り返すことを特徴とするニューラルネットワークの学習方法。

IPC (3件)：

G06F 15/18 520 , G06F 15/18 540 , G05B 13/02

FI (4件)：

G06F 15/18 520 P , G06F 15/18 540 A , G05B 13/02 L , G05B 13/02 N

引用特許：

審査官引用 (3件)

特開平4-266153
特開平2-244203
制御システム
公報種別：公開公報出願番号：特願平4-063138 出願人：株式会社日立製作所

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