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リザバーコンピューティング（RC）と呼ばれる機械学習法が近年注目されている1-3）。RCを用いることで，時系列データのみから，システムの状態を推定・予測することが可能である。様々な領域で応用が進展しており，化学工学分野でもソフトセンサとしてRCを活用する方法が提案されている4）。化合物の製造プロセスにおけるソフトセンサをRCで実装し，他の方法と比べて高精度な予測が可能であることが示されている。 RCの特徴の一つは，その学習の簡易さである。時間変動するシステムの状態推定や予測にはリカレントニューラルネットワーク（RNN）がよく用いられる。RNNの学習では，入力層・中間層と呼ばれるネットワーク内の結合重み（図1（a）の実線矢印）を通常データから決定する。ところが，RNNの学習は一般に容易ではなく，学習の収束に関していくつかの問題が指摘されてきた1-3）。 ...
Online ISSN : 2435-2292
Print ISSN : 0375-9253
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