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多数の非線形素子の結合系で生じる複雑な運動を用いて様々な情報処理を行うレザバー計算の枠組みを基に，聴覚データを想定した多次元時系列データに適用可能なモデリング原理の確立に取り組んだ．レザバー計算と予測符号化を組み合わせた動的予測符号化のネットワークモデルについては階層的なネットワークに拡張した．音響データを用いて、その性能評価を行い，音響時系列データの階層的な構造を抽出することに成功した．研究の過程で，音声・音響だけではなく様々な対象に応用できることを見いだし，研究を多面的に発展させた．視覚系の情報処理モデル，多変量時系列データの解析，ロボット制御など様々な応用研究に発展させることができた．
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