2002 Fiscal Year Annual Research Report
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12680392
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| Research Institution | TOYAMA UNIVERSITY |
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Principal Investigator |
唐 政 富山大学, 工学部, 教授 (90227299)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田島 正登 富山大学, 工学部, 助教授 (20251879)
淡野 公一 宮崎大学, 工学部, 助教授 (50260740)
石塚 興彦 宮崎大学, 工学部, 教授 (90040980)
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| Keywords | 免疫的なネットワーク / クローン選択説 / 学習能力 / 生体情報処理 / 免疫応答機構 / 工学的なモデル / 遺伝 / パターン認識 |
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| Research Abstract |
生体の免疫システムにおいて侵入物として入力パターンがネットワークに提示され,それに対し免疫応答が引き起こされる。免疫応答が成立すると侵入物の記憶されることにより入力パターンが記憶される。ある程度の入力パターンを記憶した後,再び過去に提示したパターンを入力すると記憶されたパターンであったら免疫応答の2次応答により1度目よりも速やかに反応が開始される。これら,1次応答をパターンの学習過程,2次応答をパターンの想起過程とすることによるパターン認識システムを免疫システムにより実現できる。本研究はクローン選択説に基づく免疫的なネットワークのパターン認識システムを構築した。更に、構築したシステムを実際のパターン認識システムとその他の応用システムに適用し,シミュレーションによりその有効性を明らかにした。
(1)クローン選択説に基づく免疫的なネットワークのパターン認識システムの構築生体の免疫システムの学習,認識過程において1次応答をパターンの学習過程,2次応答をパターンの想起過程とすることによるパターン認識システムを免疫システムにより実現できる。本研究はクローン選択説に基づく免疫的なネットワークのパターン認識システムを構築した。
(2)クローン選択説に基づく免疫的なネットワークのパターン認識システムの理論的解析構築した免疫的なネットワークのパターン認識システムの理論的解析を行い、その妥当性を解析し、検証を行った。
(3)クローン選択説に基づく免疫的なネットワークの計算機によるシミュレーションと検証構築した免疫的なネットワークのパターン認識システムを計算機によるシミュレーションを行った。本システムを実際のパターン認識システム及びその他の応用システムに適用し,シミュレーションを行い、その有効性を明らかにした。
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[Publications] P.Q.Cao: "A Gradient Ascent Learning Algorithm in Weight Domain for Hopfield Neural Networks"電気学会論文誌C. 122-C・4. 677-683 (2002)
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[Publications] 唐 政: "テンポラルバックプロパゲーションを用いた自己学習可能なULRファジィコントローラ"電子情報通信学会論文誌D-II. J85-D-II・7. 1211-1222 (2002)
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[Publications] R.L.Wang: "A Learning Method in Hopfield Neural Network for Combinatorial Optimization Problem"Neurocomputing. 48. 1021-1024 (2002)
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[Publications] R.L.Wang: "A New Updating Procedure in the Hopfield-type Network and Its Application to N-Queens Problem"IEICE Transactions on Fundamentals. E85-A・10. 2368-2372 (2002)
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[Publications] R.L.Wang: "Learning Method of Hopfield Neural Network and Its Application to Traveling Salesman Problem"電気学会論文誌C. 123-C・1. 86-92 (2003)
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[Publications] R.L.Wang: "Solving Maximum Cut Problem Using improved Hopfield Neural Network"IEICE Transactions on Fundamentals. E86-A・3. 722-729 (2003)
