| 研究課題/領域番号 |
16K06357
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
西尾 芳文 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (80253227)
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| 研究分担者 |
上手 洋子 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (80582642)
細川 康輝 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20341266)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | セルラニューラルネットワーク / 複雑ネットワーク / 非線形回路 / カオス / セルラーニューラルネットワーク / 複雑系ネットワーク / 脳情報処理 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、複雑系ネットワークの研究成果を組み込んだ新しい複雑セルラニューラルネットワークを開発することを目的とし、入力画像に応じて動的に回路構成が変化するネットワークや、部分的に遅延を含むネットワークが、従来手法では困難であった画像処理を実現できる場合があることを、回路実験・計算機による数値シミュレーション・理論解析を通して、明らかにした。また、カオス発生電子回路をノードにもつ複雑ネットワークにおける情報の伝搬現象について調査を行い、ネットワークのトポロジーや結合強度がネットワーク全体の振る舞いに与える影響を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で対象とした高機能情報処理システムは、画像処理・パターン認識・データ分類・特徴抽出・データ予測・暗号化・符号化など、工学の様々な分野で必要とされる基盤技術であり、その適用範囲は非常に広いため社会的な波及効果も大きい。
さらに、優れた応用を示すことは、複雑系ネットワークへの一般の関心を集め、複雑系科学、神経科学、非線形回路工学の研究分野の発展にも貢献できる。
複雑系ネットワークは、脳の情報処理モデルとしても期待されているため、本研究の成果は、人間の脳による情報処理モデルとしても期待できる。
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