| 研究課題/領域番号 |
09680861
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| 研究機関 | 北里大学 |
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研究代表者 |
野城 真理 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (80014231)
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| 研究分担者 |
田中舘 明博 北里大学, 医療衛生学部, 助教授 (20265747)
酒本 勝之 北里大学, 医療衛生学部, 助教授 (50053674)
渡辺 敏 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (40050463)
根武谷 吾 北里大学, 医療衛生学部, 助手 (00276180)
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| キーワード | システム同定 / 非線形システム / NARMAXモデル / ニューラルネットワーク / 炭酸ガス分圧 / 呼吸系 |
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| 研究概要 |
同定手法を以下のように、さらに改良した。
従来のニューラルネットワークモデルにおいて、雑音は加法的な正規性雑音を仮定していたが、この過程はつねに成り立つとは限らない。そこで、任意の雑音を考慮するために、従来のモデルに雑音モデルを加えた。既知のNARMAXモデルの出力に、非正規性かつ非加法的な雑音を加えたデータを用いて、新しいニューラルネットワークモデルによって同定を行い、その結果を展開してNARMAXモデルの項とその係数を推定した結果、真値に近い推定値が得られた。
雑音モデルを加えたことによって、ニューラルネットワークの重み係数とシグモイド関数のテーラー展開係数からNARMAXモデルの係数を求め、必要な項の係数だけを残す作業をする際に、最初に対象となる項数が20程度に増加したが、これは十分短時間に処理できる項数である。
ニューラルネットワークの学習の終了時を正確に定めるために、データを学習用と誤差算出用に二分し、さらにステップ応答とランダム応答を用いる方法を検討した。現時点では、ランダム応答を二分する方法の効率がもっとも良いことが示されている。
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