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複雑ネットワークの自己組織化マップと粒子群最適化への応用

复杂网络的自组织图及其在粒子群优化中的应用

基本信息

批准号：
10J06718
负责人：
松下春奈
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Hosei University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

1.自己組織化写像(Self-Organizing Map : SOM)は教師なしニューラルネットワークの一つであり、クラスタリング分野で注目されている。SOMは、複数の離れたクラスタを持つ入力データに対して学習を行うと、入力データが存在しない部分にニューロンが存在してしまうという、「不活性ニューロン問題」が発生する。そこで、不活性ニューロンを削減するために、誤り近傍の効果を除去する、重み付けされた結合を持つSOM(WC-SOM)を提案した。これは、SOMのニューロン間に「誤り近傍重み」と呼ばれる新たな指標を用いることで、"本当の近傍"と"間違った近傍"を区別することを可能とする。本手法により、従来法と比較してより柔軟な自己組織化が可能となった。また、クラスタリング制度の向上を確認した。2.本研究では、複雑ネットワークの新しい考え方を粒子群最適化(Particle Swarm Optimization : PSO)へ応用し、主体性を持つPSO(IPSO)を提案した。本手法の最大の特徴は、各粒子が個別に動くか、粒子群内の他の粒子と情報交換しながら動くかは、確率的に決定される点である。つまり、IPSOの各粒子は常に粒子群と結合されているわけではなく、自立心を持って振舞う。本手法を様々なベンチマーク問題へ応用し、提案手法の振る舞いを調査した。またシミュレーション結果では、従来法と比較して大幅な制度の改善に成功したことを確認した。

1. Self-Organizing Map (SOM) is a Self-Organizing map for teachers. SOM, the plural separation of the state, the existence of the state, the existence of the state, and the occurrence of the "inactivity problem." In addition, it is necessary to reduce the number of inactive SOM (WC-SOM), remove the error near the SOM, and combine the SOM(WC-SOM) with the SOM. The difference between "error near" and "new index" is "error near" and "error near". This technique is soft and easy to organize. To confirm the upward direction of the system. 2. Particle Swarm Optimization (PSO) is a new approach to particle swarm optimization. The greatest characteristic of this method is that each particle moves independently, and other particles in the particle swarm exchange information. The particles of IPSO are often combined with particle groups and self-reliance. This method is used to investigate the problem and the proposal method. The results of the study confirm that the system has been significantly improved.