アナログニューラルネットに於けるカオス同期
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
脳にみられる同期的振動現象の数理モデルとして, アナログニューラルネットの拡張型である, リカレント・ニューラルネットワークURAN_n(n-variable unlimited recurrent adjustable networks)を用いて, 非線形振動子を設計した.カオス振動するURAN_nを連結した結合振動子系の中には, 引き込み・位相同期現象を示すものがある.ここでは新たに, URAN_nカオス振動子の間に, 同相同期と逆相同期の共存状態を実現した.また, 脱引き込み・脱同期とみられる現象も観測することができた.この結果は, 結び付け問題の最小モデルを, URAN_nの結合振動子系によって表現することができる可能性を示唆する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-12