2 カオスと時系列解析
「決定論的カオス理論に基づく時系列解析システム」 計装 8月号 Vol.40 No. 8 (1997) 決定論的カオスの特徴を表す重要な特性として，初期値に対する鋭敏な依存性， 軌道不安定性，長期予測不能性，短期予測可能性をあげることが出来る [1,2,3,4]．初期値に対する鋭敏 な依存性は「バタフライ効果」とも呼ばれ，微小な誤差の影響が時間と共に指数 関数的に拡大し，短期間のうちに対象のグローバルスケールまで拡大してしまう 性質を言う．初期値に限らず，微小な外乱によっても同様の性質が生じ，それは 軌道不安定性とも呼ばれる．実世界では無限の精度での観測や初期値の指定など は不可能であるので，システムがカオスであるなら，長期の予測は原理的に不可 能となる．しかしながら他方で，誤差が観測スケールまで拡大しない短期ならば 決定論的予測が可能と言うことであり，そこに，非線形理論に立脚した予測手法
ニューラルネットワーク - Wikipedia
（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは？ 人間の脳の中には約１４０億個の神経細胞(ニューロン)があり、 その神経細胞が 互いに結合して、人間の記憶や判断などの 精神活動をしています。このような 脳の情報処理の方法を神経細胞の働きを模擬したユニットを多数配置することに よってコンピュータ上で行おうとするのがニューラルネットです。 【項 目】 ニューラルネットワークのしくみ ニューラルネットワークの学習 バックプロパゲーション 適用例をみてみよう。(文字認識デモ) Last modified: 1999.11.12 Please send message to us! back back to home
村上研究室 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、脳神経系をモデルにした情報処理システムのことです。学習能力を持ち、必要とされる機能を、提示されるサンプルに基づき自動形成することができます。文字認識や、音声認識など、コンピュータが苦手とされている処理に対して有効です。 このページでは、そのニューラルネットワークの考え方、動作について、わかりやすくご紹介していきたいと思います。
ファジィ制御 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ファジィ制御" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2012年2月） ファジィ制御（ファジィせいぎょ、英語：fuzzy control） は、ファジィ集合 (fuzzy set) を利用して制御モデルや制御系を構成した制御である。ファジィ集合は、点がある集合に属するか属さないかのいずれかとなる通常の集合と異なり、中間の状態を許容した集合である。これにより、自然言語的（と、ファジィの研究者は主張する）あいまいな表現 − 例えば（ とても大きい / やや大きい / やや小さい / とても小さい）など − に対しての中間的な値を対応さ
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4.1 カオス
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