著者

吉岡 武雄 大北 正昭 徳高 平蔵 新名 玄

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

ファジィシステムシンポジウム講演論文集 (ISSN:18820212)

巻号頁・発行日

vol.35, pp.274-279, 2019-08-29

著者

藤村 喜久郎 徳高 平蔵 石川 眞澄

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.119, no.7, pp.875-882, 1999-07-01 (Released:2008-12-19)

参考文献数

12

被引用文献数

1

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Angeniol et al. applied Kohonen's Self-Organizing Maps (SOM) to solve the traveling salesman problem (TSP) and showed to have a practically enough solution obtained for a short time in comparison to a method depending on a conventional neural network in 1988. We confirmed already that a calculation time is shortened further about TSP of 500 cities, by introducing a momentum effect to the renewal coefficient of original method (Angeniol's, method; SOM-TSP). Here, we report that we evaluated a performance of our improved method about TSP of more large 1000, 2000, 10000 cities.

著者

岩本 和之 oオブーカン カウ 徳高 平蔵 藤村 喜久郎

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

巻号頁・発行日

vol.98, no.674, pp.31-37, 1999-03-19

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AES(オージェ電子分光分析), XPS(X線光電子分光)そしてXRD(X線回折)のような化学スペクトルデータを多次元の情報として考えることができる. それらデータを, SOM(自己組織化マップ)とMST(最小結合木構造)の方法を使って2次元平面に写像した. MST法によって結合されたユニットは, 合金組成の0-100%の間で注意深く観察された. そしてMST結合の全てをOR結合で選び出した. そして, クラスタ化された結果は, SOM法での結果を視覚的に分類したものと比較した.

著者

長谷 日出海 松山 尚義 徳高 平蔵 岸田 悟

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

巻号頁・発行日

vol.95, no.598, pp.189-196, 1996-03-18

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T. Kohonenの発案した適応部分空間SOMネットワークを構築し, その性能評価として日本語音声の自己組織化学習を試みた. 入力用データとしては, 研究用連続音声データベースを取り上げた. このデータの自己組織化学習を行ない, ウェーブレットフィルタ群を発生させることに成功した. このフィルタ群を用いて音声処理を行なうことの有効性を考察した.