2004 Fiscal Year Annual Research Report
非一様結合カオス系におけるパラメータ設定法に関する研究
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15760276
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
安達 雅春 東京電機大学, 工学部, 助教授 (20312035)
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| Keywords | カオス / 神経回路網 / カオスの維持 / 反カオス制御 |
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| Research Abstract |
本研究では、非一様結合カオス系において、所望の特性を有するカオス的な動作を実現し得るパラメータの設定を従来の分岐解析などに比べて少ない計算量で行う手法の確立を目指す。具体例としては、連想記憶カオス神経回路網モデルにおいて、記憶パターンの遍歴的想起と軌道不安定性を共に実現するパラメータの設定法の確立およぴ制御による、このような動作の実現を目指している。
本年度は、カオス連想記憶神経回路網モデルにおいて、記憶パターンの遍歴的想起と軌道不安定性を両立させるカオス的与動作を実現し得るパラメータの設定手法として、以下の3種類の手法を中心に研究を遂行した。
(1)前年度に引き続き、間欠的カオス状態を基底状態とするカオス神経回路網モデルに対して、軌道がラミナー部に陥る直前を捉えて摂動を加えることによるカオスの維持の手法の詳細な検討を行った。
(2)前年度に引き続き、非一様結合カオス系におけるパラメータ設定のための基礎的検討として、結合カオス系の回路実装などを考慮した場合に重要となるパラメータ値にばらつきがある場合における分岐現象の変化について検討し、前年度に開発した、このような系における軌道不安定性の評価法を適用し、分岐図におけるこの手法の有効性を示した。
(3)前年度に引き続き、強化学習を用いた反カオス制御を用いて16素子規模の結合カオス系において、周期的振る舞いを示すパラメータを標準パラメータとして、この系に対して反カオス制御を行った場合の制御信号時系列の特性について詳細に検討した。
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