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1. 組合せ最適化問題のアナログ解法
割当問題等の有制約組合せ最適化問題の勾配系による解法を考案して、収束性を理論的に証明してアナログMOS回路にインプリメントした。
2. 自己組織化ニューラルネットの拡張
位相保存写像を得る可変形モデルを拡張して写像の不連続を許し、部外データを排除するようにした。また双写な写像を得る可変形モデルの学習法を提案した。
3. 抵抗ヒューズ回路による図地分離
抵抗ヒューズ回路網を使ってエッジ画像から図の部分を抽出する方法を提案した。
4. ファジイクラスタリング
ニューラルネットによってファジイクラスタリングを得る方法を提案して、メルティング法によって階層的な樹形図を得た。
5. モジュールネットの学習
モジュール構造のニューラルネットに複数のタスクを最適に分担させる学習法を提案した。
6. 最近傍識別器の学習
NNおよびkNNパターン識別器をアナログ回路で実現してテンプレートの学習法を提案した。
7. 画像の多重スケール復元
非線形な画像復元法に基づいて連続変形法および非等方拡散法によって尺度空間フィルタリングを行い多重スケールのエッジを得る方法を提案した。
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