ART2を利用したARTMAPにおける学習アルゴリズムの検討 A New Learning Algorithm of ARTMAP using the ART2 Network

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抄録

プラントの異常診断への適用を目的として,ART2を基本モジュールとしたARTMAPの構造および学習アルゴリズムの改良方法を提案する.本報で用いたテストデータに対して,従来型のARTMAPでは未学習データに対するカテゴリの判定精度が低下することが分かった.この問題点を解決するために,分類の詳細度を規定するvigilance parameter ρ<sub>a</sub>をカテゴリ毎に設定して学習する方式を提案した.本方式により,未学習データに対するカテゴリ判定精度が向上することを確認した.

A new learning algorithm of ARTMAP using the ART2 network is proposed in order to apply ARTMAP to fault diagnosis for plant systems.<br>Conventional ARTMAP using the ART2 network can be inadequate to categorize a complicated evaluation data set. To solve the problem,we propose a new architecture of ARTMAP which has a vigilance parameter for each category in ART2. The proposed ARTMAP can solve the problem and improve the performance of categorization of a complicated evaluation data set.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 33(1), 38-42, 2007-01-20 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  5件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018501073
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    8665477
  • NDL 雑誌分類
    ZP5(科学技術--化学・化学工業--化学工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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