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岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之
MAG-93-167, p.17 - 34, 1993/09
磁界源電流分布推定を、空間的な電流最適配置化問題と考え、この最適化問題の解法として、多値化したホップフィールド型ニューラルネットワークを適用した。そしてこのホップフィールド型ニューラルネットワークを最適化問題に適用する際に問題となるネットワーク初期値問題を、遺伝的アルゴリズムを用いてネットワークが最適解に収束するようなネットワーク初期状態を検索することにより解決し、シミュレーション計算により、本手法の磁界逆問題における有効性を示した。また本手法の大強度加速器のビームプロファイル計測への応用についても提案した。
岸本 牧; 坂佐井 馨; 荒 克之
電気学会論文誌,C, 113(9), p.719 - 727, 1993/00
磁界源電流分布の逆推定は、解が一意に求まらない問題として知られている。この逆問題を、電流分布領域への電流最適配置化問題へと帰着させ、この最適化問題解決の手段として、ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いた。そして、ホップフィールド型ニューラルネットワークを最適化問題に応用する際に問題となるネットワークの初期値問題をクリアするために、遺伝的アルゴリズムを用い、ニューラルネットワークの収束値が、最適解となるような初期状態の探索を行うようにした。また、不均一な電流分布の逆推定に対応するように、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを多値化し、その収束性やネットワークエネルギー変化等についても明らかにした。