研究課題
本課題では、各種のソフトコンピューティング手法を多元数値化した場合やこれらに量子情報の知見を取り入れた場合に、どのような情報処理効能が発現されうるかを精査し、それらの計算手法が人工脳型計算論として有望であることを示すこと、およびそれらの計算手法を効果的に用いた医療画像診断支援やパターン認識などの知的支援情報処理システムの開発を行うことが目的である。Ｈ２５年度においては、前年度に引き続き、人工脳型計算論の有望性・妥当性を探るとともに、医療情報処理システム応用についても研究を推進した。その結果、特に以下の研究成果１～４を得た。1．四元数活性化関数を有する四元数値化ホップフィールドモデルの想起性能を明らかにするとともに、歩行者数計測システム応用を図って、その高次元データ学習の有効性を示し得た。2. 量子粒子群最適化手法において導入したポテンシャルの違いが情報処理性能にどのような性能差異をもたらすかを、各種ベンチマーク関数を用いた数値実験により明らかにするとともに、これらのベンチマーク関数に対する最小値求解問題において、変数を100変数および500変数と高次元にした場合の最小化問題を精査し、提唱した量子粒子群最適化法が収束性と精度において従来の粒子群最適化法をはるかに凌駕する性能であることを示すことができた。3．確率共振を導入した複素数値化誤差逆伝搬学習法をメビウス変換学習問題などに適用し、確率共振導入による性能向上効果を明らかにした。4．画像識別処理システム構築のためのシナジェティックコンピュータの複素数値化デザイン法を検討し、その性能を精査し得た。さらにこれらの研究と並行して、眼科検査種決定医療支援システムへの応用研究やミツバチダンス行動の検出画像処理システム検討などを行い、これら知的情報処理支援システムに本課題で精査してきた計算論手法が有用であることを示唆し得た。
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すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 9件) 学会発表 (7件) 備考 (1件)
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