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「ニューラルネットワークを融合した多次元知的信号処理に関する基礎的研究」に関連して平成6年度に得られた成果は以下の通りである。
1.多次元信号処理とニューラルネットワークの融合
白色性雑音とインパルス性雑音を含むボケ画像を対象に、前段に階層形ネットワークを用いて、白色性及びインパルス性雑音を除去するフィルタを用い、後段にホップフィールドネットワークを用いたぼけ画像復元フィルタを用いる複合形画像復元フィルタを開発した。特に前段のフィルタにはDW-MTMフィルタを拡張したニューラルフィルタを、後段にはラインプロセスを考慮した2種類のホップフィールドネットワークを用いる画像復元手法を開発し、良好な結果を得た。
2.ニューラルネットワークの多次元信号処理への適用
多次元FIR、IIRフィルタの有限精度設計への応用を主眼として、ホップフィールドネットワークによる設計手法の開発を試みた。ある程度の設計精度と設計時間削減のめどが得られた。しかし、従来手法との比較において、一層の性能向上が必要である。
3.多次元状態空間モデルによる新しいニューラルネットワークの開発
各ニューロン状態空間モデルを含む新しい階層形ニューラルネットワークを考案し、バックプロパゲーション法を拡張した学習法を開発した。応用として、システム同定の問題に適用して成果を得ることができた。
これらの成果により当初予定した研究目的はほぼ達成されたと考える。
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