ニューラルネットワークの学習方法

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：石田敬 (外3名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平8-125848
公開番号（公開出願番号）：特開平9-026802
出願日： 1996年05月21日
公開日（公表日）： 1997年01月28日
要約：

【要約】【課題】試験用ペースト状半田ブリックの物理的品質の品質評価を自動的に提供するためのニューラルネットワークの新たな学習方法を提供する。【解決手段】ペースト状半田ブリックの学習セットに関する各ブリックの画像を収集し、収集された学習セットに関する各ブリックの画像から予め定められた種類の計量値を抽出する。次に、学習セットの各ブリックに対して望ましい品質評価を決定し、異なる品質評価間の予め定められた類似関係に従って学習セットの各ブリックに対する望ましい品質評価を各ブリックに対するファジー化された品質評価ベクトル中にファジー化する。そして、抽出された値をネットワーク入力としてファジー化された品質評価ベクトルを学習セットの各ブリックに対するファジー出力ベクトルとして解収束に向けて印加する。

請求項（抜粋）：

それぞれが異なる出力の階級を表す複数の出力ノードを有し、該出力ノードの出力値がネットワーク出力ベクトルを正確に定義するニューラルネットワークの学習方法であって、異なる出力の等級間の類似関係を決定する段階と、該類似関係に従ってネットワーク出力ベクトルをファジー化する段階と、該ファジー化されたネットワーク出力ベクトルを使用して解収束に向けてネットワークを学習する段階と、を具備するニューラルネットワークの学習方法。

IPC (3件)：

G05B 13/02 , G06F 15/18 560 , H05K 3/34 512

FI (3件)：

G05B 13/02 L , G06F 15/18 560 C , H05K 3/34 512 A

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