ニューラルネットワークとファジイ信号処理

ディジタル信号処理ライブラリー 9

ニューラルネットワークとファジイ信号処理

ニューラルネットワークやファジイ理論を利用した信号処理の概要を紹介し,種々の問題への応用例を示す。階層型および相互結合型ニューラルネットワーク,ファジイ推論などに基づいた知的信号処理への展望についても述べた。

ジャンル
発行年月日
1998/03/10
判型
A5 上製
ページ数
238ページ
ISBN
978-4-339-01129-6
ニューラルネットワークとファジイ信号処理
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定価

3,630(本体3,300円+税)

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ニューラルネットワークやファジイ理論を利用した信号処理の概要を紹介し,種々の問題への応用例を示す。階層型および相互結合型ニューラルネットワーク,ファジイ推論などに基づいた知的信号処理への展望についても述べた。

1.ニューラルネットワークとファジィ信号処理の概要

1.1ニューラルネットワークの概要
 1.1.1 人間的な手法が求められる科学
 1.1.2 ニューラルネットワークとファジィ理論
 1.1.3 従来のニューラルネットワーク
 1.1.4 ニューラルネットワークの発展
 1.1.5 人間の脳
 1.1.6 神経細胞のモデル化
 1.1.7 さまざまなニューラルネットワーク
 1.1.8 ニューラルネットワークの特徴
 1.1.9 ニューラルネットワークの応用例
1.2 ファジィ信号処理の概要
 1.2.1 ファジィ集合
 1.2.2 フアジィ制御の産業システムヘの普及
 1.2.3 知的信号処理を目指して
 1.2.4 ファジィ信号処理と数値信号の記号化
 1.2.5 信号処理におけるファジィとニューラルネットワークの融合
1.3 今後の展望

2.階層型ニューラルネットワークによる信号処理

2.1 階層型ニューラルネットワークの概要
2.2 パックプロバケーション
 2.2.1 パックプロバケーションの基礎
 2.2.2 バックプロパゲーションアルゴリズム
 2.2.3 学習の高速化
 2.2.4 ネットワーク構造の最適化
 2.2.5 バックプロバケーションの応用例
2.3 放射状基底関数ネットワーク
 2.3.1 放射状基底関数ネットワークの基礎
 2.3.2 RBFネットワークとBPネットワークとの比較
 2.3.3 いくつかのRBFネットワーク
2.4 自己組織化マップ
 2.4.1 教師なし学習
 2.4.2 自己組織化マップ
2.5 学習ベクトル量子化
 2.5.1 学習ベクトル量子化
 2.5.2 LVQ1アルゴリズム
 2.5.3 LVQ2アルゴリズム

3.相互結合型ニューラルネットワークによる信号処理

3.1 相互結合型ニューラルネットワークの概要
3.2 ホップフィールドネットワーク
 3.2.1 相関に基づく連想記憶の原理
 3.2.2 ホップフィールドネットワーク
3.3 BAMとその改良
 3.3.1 BAMの構成と動作
 3.3.2 PRLAB
3.4 ボルツマンマシンとMFT学習
 3.4.1 ボルツマンマシンの学習アルゴリズム
 3.4.2 ボルツマン分布
 3.4.3 ボルツマンマシンの学習アルゴリズム
 3.4.4 MFT学習アルゴリズム

4.あいまいさとファジィ集合

4.1 ファジィ集合の考え方
4.2 ファジィ集合とあいまいさの表現
 4.2.1 メンバシップ関数
 4.2.2 n-キューブによるあいまいさの表現
 4.2.3 ファジィシステムとニューラルネットワークの共通点
4.3 ファジィ集合の演算
 4.3.1 ファジィ補集合
 4.3.2 ファジィ和集合
 4.3.3 フアジィ共通集合
4.4 概念ファジィ集合
4.5 ファジイネスと不確実さ

5.ファジィ推論とファジィ信号処理

5.1 ファジィ推論の考え方
5.2 ファジィ信号処理における推論
 5.2.1 フアジィルール
 5.2.2 フアジィ推論
5.3 ニューラルネットワークを用いたファジィ推論
 5.3.1 ファジィシステムから見たニューラルネットワークヘの期待
 5.3.2 ニューラルネットワークから見たファジィシステムヘの期待
5.4 ファジィ信号処理とファジィ制御
 5.4.1 フアジィ制御のシステム構成と安定性
 5.4.2 ファジィニューラルネットワークの利用における学習性
 5.4.3 ファジィ制御における学習性と安定性

6.ニューラルネットワークとファジイ信号処理の応用

6.1 ニューラルネットワークの応用
 6.1.1 パターン認識への応用
 6.1.2 手話一音声インタフェースヘの応用
 6.1.3 気象予測への応用
 6.1.4 電子ペットヘの応用
6.2 フアジィ信号処理の応用
 6.2.1 建築関連分野への応用
 6.2.2 交通システム分野への応用
 6.2.3 設計支援分野への応用
 6.2.4 自動車分野への応用

7.人間の並列処理モデルと知的信号

7.1連想メモリによる知的信号処理
 7.1.1エピソード記憶
 7.1.2ニューラルネットワークによるエピソード連想メモリ
 7.1.3カオスニューロン
 7.1.4カオスニューラルネットワークによる連想メモリ
7.2 連想メモリによるフアジィ連想処理
 7.2.1 手話インタラクティブインタフェース
 7.2.2 知的ロボットとその学習
7.3 新たな知的信号処理
 7.3.1 ファジィ連想メモリシステムにおけるカオス的想起
 7.3.2 カオス的想起に基づく発想機能と自己組織化
 7.3.3 並列処理と進化・淘汰のモデル
付録
引用・参考文献
索引

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