連想記憶カオスニューラルネットワークが示す間歇カオス周辺における制御(非線形回路とシステム,及び一般)

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概要

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本報告では、連想記憶カオスニューラルネットワークモデルにおいて、間歇的な想起を示すパラメータ周辺を対象にしたカオスの維持を目標とした制御について述べる。制御対象のネットワークは、16個のカオスニューロンから構成され、3つの直交パターンを自己相関行列を用いて結合係数を設定することにより連想記憶ネットワークとしたものである。このネットワークは、あるパラメータ値の組み合わせにおいて、間歇的なパターンの想起状態を示す。本報告では、このような間歇的な想起を示す状態を標準状態として、このネットワークにおけるカオスの維持を試みる。この制御は、間歇応答のラミナー部に入ったときのみに実行し、このラミナー部から軌道が離れるような制御入力を加える。その結果、比較的単純な制御アルゴリズムで、このネットワークにおいてカオスの維持が実現できることを示す。
2003-09-22

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