2006 Fiscal Year Annual Research Report
潜在的機能発現をめざした非標準計算論に基づく創造的情報処理システムの研究
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16500135
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
松井 伸之 兵庫県立大学, 大学院工学研究科, 教授 (10173783)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
礒川 悌次郎 兵庫県立大学, 大学院工学研究科, 助教授 (70336832)
西村 治彦 兵庫県立大学, 大学院応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
FERDINAND Peper 独立行政法人情報通信研究機構, 関西先端研究センター, 主任研究員 (40359097)
上浦 尚武 兵庫県立大学, 大学院工学研究科, 助教授 (80275312)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / SOM / セルオートマトン / 四元数 / 量子ビット / 強化学習 / 画像処理 / データマイニング |
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| Research Abstract |
平成18年度においては、これまでの研究を継続発展させ、提案してきた計算論の基本性能をより詳細に明らかにしその理論的基盤を固めるとともに、創造的情報処理システムとしてのシステム応用を企てた。また、本年度は本課題の最終年度でもあるので、これまでに得られた研究成果を可能な限り国内外に発表してきた。
本年度に新たに得られた主な結果を以下に示す。
1.四元数体系導入によるホップフィールドニューラルネットワークの特異な連想想起特性としての潜在的機能発現を明らかにし、その効果に基づく創造的情報処理システム応用を企て、その手法の離散値状態離散値時間型での妥当性を示し、多重項の存在など興味ある結果を得ることができた。
2.提案してきた量子ビット描像ニューロンの理論的基盤を強固にし、量子ビットニューラルネットワークのシステム応用拡大として、カラーナイトビジョンシステムやデータマイニングシステムにおける実用性を示し得た。
3.提案してきたブロック学習SOMの創造的情報処理の実応用としての動体追跡画像処理システムを開発し得た。
4.創造的情報処理システム構築の基盤としての認知交代の双方向連想記憶モデルを詳細に調べ、その妥当性を明らかにできた。
5.カオス強化学習スキームによる群行動の創発など群行動の潜在的機能発現を様々な角度から検討し得た。
6.確率的セルの導入によって、非同期セルオートマトン上で故障箇所の自律的認識と不活性化及び自己修復機能発現を可能にし得るアルゴリズムを構築し得た。
これらの課題を通して得られた研究成果を創造的情報処理システムとして統合しながら、全体として研究を遂行し、研究発表成果リストに示したような研究成果を国内外に広く発表することができ、当初の研究計画は達成できたものと考えている。しかしながら、Clifford代数などの数学的視点からの追求、量子状態のブロッホ表現及びセルラー型ニューラルネットワークなどへの導入による性能向上効果の評価などは、今後さらに追求するべき課題と考えている。
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