高次ニューラルネットワークのダイナミックスとその応用に関する研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10650372
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: 宮島 廣美 鹿児島大学, 工学部, 教授 (60132669)
• Keywords: 高次ニューラルネットワーク / ダイナミックス / 連想記憶 / パターン分離 / ランダム神経回路網

Research Abstract

平成10年度の研究計画に基づいて研究を遂行し、以下のような知見が得られた。
1. 高次のニューラルネットワークによるダイナミックス
(1) 高次ニューラルネットワークを時系列パターンの認識に適用することにより、これまでのニューラルネットワークでは実現できない問題を解くことができた。
(2) 高次ニューラルネットワークを相互相関の連想記憶問題に適用すると、これまでのニューラルネットワークより高い連想能力を示すことを理論的に明らかにした。
(3) ニューロンの出力関数を適応的に変化させる方法を提案し、有効性を示した。
2.高次のニューラルネットワークのパターン分離能力について
(1) 二重螺旋問題のような数値シミュレーションにより、高次ニューラルネットワークが、これまでのニューラルネットワークよりパターン分離能力が優れていることを示した。
(2) 高次のランダム神経回路網を使って、積の次数kに対するパターン分離能力についての一般式を与え、高次モデルの優位性を示した。
(3) 三層のニューラルネットワークを使って、送電線の塩害汚損診断システムの構築に応用して、次数kの増加により能力の上昇を検証した。
これらの結果を基に、平成11年度は、さつまいもを含む農産物の良、不良診断システムの構築を行いたい。

Research Products

• [Publications] 岸田一也: "A Learning Method of Fuzzy Interence Rules using Vector Quantization" Inf.Conf.on Neural Network. vol.2. 827-832 (1998)
• [Publications] 宮島廣美: "高次ランダム神経回路網のパターン間の距離の変換特性" 電気学会論文誌-C. 118-C,10. 1516-1521 (1998)
• [Publications] 小田幹雄: "削除機能をもつ高次ニューラルネットワークの構造決定法" 第8回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN). 561-564 (1998)
• [Publications] 馬立新: "多層高次神経回路網の能力に関する一考察" 電気学会論文誌C. (印刷中).
• [Publications] 屋附秀司: "高次神経回路網による連想記憶のダイナミックス" 電子情報通信学会論文誌D-II. (印刷中).
• [Publications] 岸田一也: "A Creating Method of Fuzzy Interence Rudes by Self-Creating Neural Network" 日本ファジィ学会誌. (印刷中).