| 研究課題/領域番号 |
16500135
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
礒川 悌次郎 兵庫県立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (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, 准教授 (80275312)
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| 研究期間 (年度) |
2004 – 2006
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| 研究課題ステータス |
完了 (2006年度)
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| 配分額 *注記 |
3,600千円 (直接経費: 3,600千円)
2006年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2005年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
2004年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
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| キーワード | 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 / 結合問題 / 非標準計算論 / 潜在的機能発現 / 創造的情報処理 / カオス |
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| 研究概要 |
ヒトの脳においては、進化の過程で、‘意識'という潜在的機能を創生し、限られた資源の中で効率的な学習と記憶を実現させ、いわゆる`天才'の創造的思考能力をも獲得したと考えられる。このような潜在的機能の発現原理を数理的に追求することは、創造的思考を可能とする次世代情報処理システム(創造的情報処理システム)開発の要である。本研究課題では、このようなシステム構築の観点から、これまでの非標準計算論を基盤にして、潜在的機能発現手法をさらに模索し、データマイニングや画像処理システムなどへのそれらの導入を計り、従来性能とは異なる高効率機能がそこに創発されていないかを探ることによって、創造的情報処理システム研究を行ってきた。この研究の主な成果としては、
1.四元数体系導入による離散値状態離散値時間型ホップフィールドニューラルネットワークの想起特性としての多重項を見出し得たこと、
2.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こと、
3.ブロック学習SOMの創造的情報処理実応用として動体追跡画像処理システムを開発し得たこと、
4.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こと、
5.カオス強化学習スキームによる群行動の潜在的機能創発を様々な角度から検討し得たこと、
6.確率的セルによって、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と、
などである。
これらの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、Clifford代数などの数学的視点からの追求、量子状態のプ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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