正規化ガウス関数ネットワークとEMアルゴリズムによるカオス力学系再構成

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タイトル別名
  • Reconstruction of chaotic dynamics with Normalized Gaussian network and EM algorithm

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説明

正規化ガウス関数ネットワーク(NGnet)は入力空間を柔らかく領域分割し、それぞれのユニットが局所的に線形近似を行うモデルである。我々は以前、NGnetのためのオンラインEMアルゴリズムを提案した。本報告ではNGnetを未知の非線形力学系の同定問題に適用する。本手法は力学変数の一部のみが観測された場合でも、遅れ座標の埋め込みを用いることによってカオス力学系の軌道を再構成することができる。ここでNGnetは遅れ座標空間でのベクトル場を学習するようにトレーニングされる。また、2種類のノイズについて学習時における影響を検討した。2種類とは、システムのダイナミクスを乱すシステムノイズと、システムの力学変数を観測する際に付加される観測ノイズである。NGnetによるカオス力学系の再構成手法は、システムノイズに対して非常に強く、場合によってはノイズが予測精度を高めることが分かった。

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570854177493918336
  • NII論文ID
    110003233549
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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