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皮質局所神経ネットワークの数理モデルを構築した。提案モデルは実験的に観測されている前頭前野ニューロンの活動の時系列を定性的に再現する。一時的に結合強度が変化するシナプス群（シナプス・アセンブリ）の概念を数理モデルとして明確にし、それが脳内での情報表現に大きく関わることを提案した。また動的シナプスを含む連想記憶ネットワークなど様々な条件でのシステムの解析に取り組み、その動力学特性を明らかにした。さらに神経ネットワークの数理モデル研究の知見を基に、プログラム可能な集積回路に連想記憶ネットワークを実装することで、神経ネットワークダイナミクスを工学的に応用するための基盤を確立した。
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