周期履歴関数を用いたカオスニューラルネットに関する基礎的研究

1995 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 07650076
• Research Category: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• Research Institution: Nagaoka University of Technology
• Principal Investigator: 中川 匡弘 長岡技術科学大学, 工学部, 助教授 (60155687)
• Keywords: カオス / ニューラルネット / 履歴特性

Research Abstract

本研究は,強誘電性液晶を利用した光カオスニューロンに関する基礎的研究を行なうことを目的としている.具体的には,強誘電性液晶に固有なヒステリシス特性をニューロンの活性化関数に用いることにより,ヒステリシス特性とカオスの関係について調べ,さらに,そのようなアナログ光カオスニューロンから構成される自己想起モデルに対して,想起特性を検討し,カオスの役割について論じる.
初年度は,履歴特性を有する周期活性化関数を用いて,自己想起モデルを構築し,その想起能力を調べた.その結果,周期特性はカオスを安定に発生させ,その結果として制御が容易になることが確認された.さらに,履歴を考慮することにより,記憶率30%まで,完全な想起が実現されることが見出された.これは,従来の非カオスモデルの約3倍に相当する.
平成8年度においては,研究計画にのっとり,さらに最適なパラメタ制御法の確立,ならびに,多値想起モデルへの拡張について検討していく予定である.

Research Products

• [Publications] T.Tanaka M.Nakagawa: "A Chaos Association Model with a Time-Dependent Periodic Activation Function" Proc. of ICONIP′96(Hong Kong). (掲載予定). (1996)
• [Publications] 田中剛,中川匡弘: "カオスニューラルネットによる想起モデルに関する研究" 日本神経回路学会第6回全国大会講演論文集. 1. 121-122 (1995)
• [Publications] M.Nakagawa: "A Parameter Controlled Chaos Neural Network" Journal of Physical Society of Japan. 65(in press). (1996)