| 研究課題/領域番号 |
15K21471
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
知能情報学
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| 研究機関 | 千葉工業大学 (2017)
福井工業大学 (2015-2016) |
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研究代表者 |
信川 創 千葉工業大学, 情報科学部, 准教授 (70724558)
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| 研究協力者 |
西村 治彦 兵庫県立大学, 大学院・応用情報科学研究科, 教授
山西 輝也 福井工業大学, 環境情報科学部・経営情報学科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | スパイキングニューラルネットワーク / カオス / カオス共鳴 / 小脳 / 下オリーブ核 / 小脳運動学習機構 / 状態跳躍 / 信号応答 / スパイキングニューロンモデル / 下オリーブ / ニューラルネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
動的に変化する対象に対しては，古典制御や従来のニューラルネットワーク，ファジーといった機械学習法は，十分に対応できないことが知られている．それに対して本研究では，小脳型スパイキングニューラルネットワークにより，動的に変化する制御対象にも有効な新たな機械学習機構の構築を目指し研究を実施した． 得られた成果として，小脳運動学習機構を構築するための各種ニューロンモデルとニューラルネットワークを構築した．そして，構築したスパイキングニューラルネットワーク上で，学習性能を最大化するカオス共鳴の誘起を実現した．
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