高速情報処理システムの開発とその生体信号処理系への応用に関する研究

1992 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 02680029
• Research Institution: The University of Tokushima
• Principal Investigator: 赤松 則男 徳島大学, 工学部, 教授 (20035629)
• Keywords: マルチセンサー / ニューラル・コンピュータ / 電磁ニューラル・コンピュータ / 生体信号処理系 / パターン分類 / 学習機能 / 超並列演算 / FFT

Research Abstract

研究代表者が開発した超高感度マルチセンサーを適用して体表面電位図の信号を採取した。生体信号の解析とシミュレーションを行うために電磁ニューラル・コンピュータを開発した。電磁ニューラル・コンピュータはノイマン型コンピュータに比較して高速処理が可能であり,並列演算を行うことができる。大規模にニューラル・コンピュータを実現するには,個々のニューロン間を結線するための有効な手法を開発する必要がある。本研究において,多くのニューロンを電磁的に結合する事が可能になった。コンピュータシミュレーションによって電磁ニューラルコンピュータの有効性を確認し,実際にその試作を作成した。電磁ニューラル・コンピュータは光結合のニューラル・コンピュータとは異なり,特殊な発光素子等を開発する必要がないので,大規模集積回路の製作技術との整合性がある。さらに,超並列演算を可能とするアルゴリズムを開発した。ニューラル・コンピュータの最も重要な要素は学習機能である。学習を高速にしかも確実に行うためのアルゴリズムを開発し,その有効性をシミュレーションによって確認した。このアルゴリズムを適用すると,ニューロン間の結合が二値化され,集積回路化する事が容易になり,多くのパターンを高速に処理することが可能になる。従って体表面電位図のパターン分類をこのアルゴリズムにより,高速に処理する事が可能になる。生体から発する信号に前処理を施して,さらにFFT演算を用いてスペクトルを求め,その情報をニューラル・コンピュータに入力して,パターン分類処理を高速に行う。学習を行い,その後に認識実験を行うと,従来のコンピュータで得られた結果よりも良好であり,しかも高速に生体信号を処理する事が可能になった。今後は処理速度の高速化と,処理結果が良好になるアルゴリズムを改良し,実用性の高い高速情報処理システムを開発し,これを生体信号処理系へ応用する。

Research Products

• [Publications] Norio Akamatsu Yoshihiro Nakamura Tohru Kawabe: "Neural Computer Using Electromagnetic Coupling" Systems and Computers in Japan. 23. 85-96 (1992)
• [Publications] 赤松 則男: "デジタルニューロンのための新しいアルゴリズム ‐バイナリ結合荷重を持つニューラルネットワークで学習可能性を保証‐" 電子技術. 35. 15-19 (1993)