タカハマ　セツコ   TAKAHAMA Setsuko   高濱　節子    所属   広島修道大学  商学部    職種   教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2007/09
形態種別	学術論文
査読	査読有り
標題	＜国際学会査読付き論文＞Structural Learningof Neural Networks by Differential Evolution with Degeneration using Mappings
執筆形態	共著
掲載誌名	Proceedings of 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2007)
掲載区分	国外
巻・号・頁	1,3434-3441頁
頁数	8
担当範囲	共同研究につき本人担当部分の抽出不可能
著者・共著者	高濱徹行, 阪井節子，原章，岩根典之
概要	退化を伴う進化的アルゴリズムでは， 各遺伝子を遺伝子が完全に正常なときの状態を表す正常値と，その遺伝子がどの程度損傷しているかを示す損傷度の対で定義する本研究では，正常値と損傷度を一体化する写像により表現型に変換し，遺伝的操作を行い，正常値と損傷度を分離する逆写像により遺伝子型に戻す仕組みを採用することによって退化現象を実現した，DE^d を提案した．さらに， GA^d に比して，退化圧力に対して頑健であり，かつ推定精度が高くかつ簡潔な構造を持つニューラルネットワークを高速に得られる構造最適化手法であることを示した．