特許

J-GLOBAL ID：200903073429508552

NNシナプス結合荷重の最適化方法

発明者： 川人 勝彦
出願人/特許権者： 沖電気工業株式会社
代理人 (1件)： 金倉 喬二
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平11-166801
公開番号（公開出願番号）：特開2000-357255
出願日： 1999年06月14日
公開日（公表日）： 2000年12月26日
要約：

【要約】【課題】 遺伝アルゴリズムを用い、比較的少ない学習回数でより最適なシナプス結合荷重を得る。【解決手段】 センサにより紙幣から読み取った磁気パターンデータから得られるニューラルネットワーク処理手段に入力して紙幣の真偽の識別を学習させ、この学習により抽出されたシナプス結合荷重値により得られる荷重染色体を少なくとも1つを含む荷重染色体群を生成させ、識別すべき紙幣のパターンをニューラルネットワーク処理手段に入力して各々の荷重染色体による識別性能を評価し、適合性のよい荷重染色体に対して遺伝子の交差及び突然変異を実行して世代交代を行い、この世代交代させた荷重染色体により紙幣の真偽の識別性能を評価するという処理を予め定めた世代交代数内で実行させ、最終世代のなかでもっとも高い適合性を示した荷重染色体を最適なシナプス結合荷重値とする。

請求項（抜粋）：

学習すべき媒体のパターンデータに基づく複数のブロックデータを算出して、このブロックデータに1対1で対応する複数個の特徴データを生成し、この特徴データを階層構造のニューラルネットワーク処理手段に入力して前記媒体の真偽の識別を学習させ、この学習により抽出されたニューラルネットワークシナプス結合荷重値を符号化した遺伝子を組み合わせて荷重染色体とし、この荷重染色体を少なくとも1つを含む荷重染色体群を生成させ、識別すべき媒体のパターンをニューラルネットワーク処理手段に入力して各々の荷重染色体による識別性能を評価し、その結果、適合性の悪い荷重染色体を淘汰させ、残った荷重染色体に対して遺伝子の交差及び突然変異を実行して世代交代を行い、この世代交代させた荷重染色体の識別性能を前記と同様に評価し、この世代交代と識別性能の評価を予め定めた世代交代数内で実行させて、最終世代のなかでもっとも高い適合性を示した荷重染色体を最適なシナプス結合荷重値とすることを特徴とするNNシナプス結合荷重の最適化方法。

IPC (3件)：

G07D 7/00 ,  G06F 15/18 520 ,  G06F 15/18 550

FI (3件)：

G07D 7/00 F ,  G06F 15/18 520 Q ,  G06F 15/18 550 C

Fターム (12件)：

3E041AA01 ,  3E041AA02 ,  3E041AA03 ,  3E041BB02 ,  3E041BB03 ,  3E041BB07 ,  3E041BB10 ,  3E041CB02 ,  3E041CB03 ,  3E041CB06 ,  3E041CB08 ,  3E041CB10