研究課題/領域番号 |
11680450
|
研究機関 | 岡山県立大学 |
研究代表者 |
金川 明弘 岡山県立大学, 情報工学部, 助教授 (70204534)
|
研究分担者 |
章 忠 岡山県工業技術センター, 室長
川畑 洋昭 岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (70081271)
高橋 浩光 岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (30109889)
|
キーワード | 連想記憶 / 判別分析 / ニューラルネットワーク / バイナリニューラルネット / セルラニューラルネット / アソシアトロン |
研究概要 |
平成11年度における研究成果の一つに、アソシアトロンによる連想判別がある。 アソシアトロンは連想専門のネットワークであり、その想起のメカニズムも比較的単純ながら強い連想能力をもつ。また、セルラニューラルネット(CNN)のように不定セルも発生しない。そこで、アソシアトロン連想判別システムで有名なあやめの分類の問題を解かせたところ、誤判別1という好成績が得られた。これはソフトコンピューティング手法では最高記録である。この一方で、CNN による方法も研究対象としている。CNN の最速完全想起という概念に基づき、飽和出力関数の最適化を計り、新しい連想判別システムを構築した。それをプロトタイプのときに用いた肝臓病の診断に適用したところ、従来と比較して良好な結果が得られている。同時にバイナリーニューラルネットの収束特性を改善する方法について検討した。この研究はいまのところ、N クィーン問題や TSP に関して成果を求めているが、将来的に連想判別システムの最適設計を視野に入れている。
|