研究課題
基盤研究(B)
本研究では、連続および離散複雑システムの共通の特質である機能局在と階層構造を、連続と離散量システム上に統一した概念で、学習と進化により知的に構成する基本技術の開発とその応用展開を行った。具体的に、教師あり学習と教師なし学習および強化学習を融合した自己組織化階層型機能局在学習ネットワークと遺伝子をネットワーク化にした機能局在型進化的計算アルゴリズム(GNP)を構築し、それをベースにして大規模複雑なシステムの予測・制御やバイオデータの分類などへの応用展開を行った。
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