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J-GLOBAL ID：201202273623315804   整理番号：12A0425929

人工ニューラルネットワーク近似を用いる常微分方程式システムのパラメータ評価に対する同時手法

A Simultaneous Approach for Parameter Estimation of a System of Ordinary Differential Equations, Using Artificial Neural Network Approximation

著者 (2件)： DUA Vivek (Univ. Coll. London, London, GBR) ,  DUA Pinky (Pfizer PharmaTherapeutics R&D, Sandwich, GBR)
資料名： Industrial & Engineering Chemistry Research  (Industrial & Engineering Chemistry Research)
巻： 51  号： 4  ページ： 1809-1814  発行年： 2012年02月01日 
JST資料番号： C0385C  ISSN： 0888-5885  CODEN： IECRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルプロセス設計と操作における常微分方程式(ODE)のパラメータ評価のための同時アルゴリズムを示す。人工ニューラルネットワーク(ANN)近似をODEパラメータ評価のために用いた。ODEの解がANNモデルとして仮定される問題を定式化し1つの大きな非線形プログラムとして解いた。その結果,次のことが分かった。1)同時手法から得られたパラメータ評価は分解手法に基づく研究で得られたものに相当する,2)システムが同定可能ならばこの分法論はすべての状態変数に対する測定値が入手できないシステムにも適用可能である,3)ANNベース手法の有利さは高度非線形マルチ入力-マルチ出力関数がANNによって近似されることである。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  常微分方程式 ,  近似法 ,  状態変数 ,  *プロセス設計
準シソーラス用語： 人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  近似 ,  常微分方程式 ,  パラメータ評価 ,  手法