KR950006634A - 부분선형 회귀모형 구조 - Google Patents

Abstract

본 발명은 경제분야, 생체과학, 날씨 및 주식동향 등의 시계열(time series)의 예측 등과 같이 불확실한 데이타를 처리하여 그 데이타를 발생시키는 시스템의 함수관계를 찾아내는 함수근사(function aproximation) 또는 회기분식(regression analysis)을 위한 새로운 회기모형(reresson model)구조에 관한 것으로, 주어진 데이타의 차수가 높아질수록 급격한 성능저하가 생기고 학습속도(매개변수 추정속도)가 너무 느리거나 국부최소점(local minima)에 빠져 원하는 성능을 얻을 수 없는 경우가 발생하는 종래 모델들의 문제점들을 해결하는 새로운 부분성형회기모형을 제안한다.

본 발명에 따른 회기모형은 자기분할망(10)과 앞먹임사상망(20)으로 구성되고, 자기분할망(10)은 입력공간을 겹치지 않는 국부영역으로 분할하도록 하는 한편 앞먹임사상망(20)은 분할된 각 입력공간에 대한 부분적인 선형사상을 구하도록 함으로써 국부 평균법에 비해 적은 매개변수규모로 좋은 성능을 얻을 수 있고 원하는 성능을 얻기 위해 자동으로 망을 구성함으로써 국부최소점 문제가 해결된다.

Description

부분선형 회귀모형 구조

본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음

제1도는 본 발명에 따른 부분선형 회귀모형 구조,

제2도는 학습에 사용된 케이아틱 시계열(Chaotic time series)의 예,

제3도는 예측 성능 시험에 사용된 케이아틱 시계열의 예.

Claims (4)

1. 시간의 진행과 관련되어 발생된 데이타를 처리하여 그 데이타를 발생시킨 시스템의 함수관계를 찾아내는 회귀모형에 있어서, 입력공간을 겹치지 않는 복수의 국부영역들로 분할하는 자기분할망(10)과, 은닉층과 출력층을 포함하고, 상기 자분할망(10)의 출력에 응답하여 상기 복수의 국부영역들 각각에 대한 선형사상을 구하는 앞먹임사상망(20)을 포함하는 것을 특징으로 하는 부분선형 회기모형구조.
2. 제1항에 있어서, 상기 자기분할망(10)은 복수의 노드들을 포함하고, 상기 복수의 노드들 각각은 특정 국부영역의 중심점을 매개변수로서 갖고 있으며, 상기 복수의 노드중 입력벡터와 상기 중심점 간의 거리가 가장 가까운 하나의 노드만이 1을 출력하고 나머지 노드들은 0을 출력하는 것을 특징으로 하는 부분선형 회기모형구조.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 앞먹임사상막(20)은 상기 자기분할망(10)의 상기 출력을 상기 은닉층을 이루는 노드들과 상기 출력층간의 가중치로서 사용하는 것을 특징으로 하는 부분선형 회기모형구조.
4. 제2항에 있어서, 상기 자기분할망(10)을 구성하는 상기 복수의 노드들 중 1을 출력하는 노드와 연결되는 상기 앞먹임사상막(20)내 상기 은닉층의 노드들만 학습에 참가하고 출력을 생성하는 것을 특징으로 하는 부분선형 회기모형구조.

   ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.