連想記憶型ニューラルネットの入出力相関に基づく信号認識機構
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概要
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本研究では, 連想記憶型ニューラルネットによる従来の静的記憶モデルに代って, 外部情報との相互作用が可能な入出力系への拡張による動的記憶モデルを提案し, 入力信号とネットワーク出力の時間相関に基づいて, 既知, 未知及び既知混合の各パターン信号に対するネットワーク応答性とモデルに内在するパラメータ依存性を分析し検討した.その結果, 動的記憶モデルとそれを拡張したカオス化動的モデルを併用することにより, 信号のパターン情報識別及び同定を行う新しい機構の可能性が確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-01
著者
-
西村 治彦
兵庫教育大学
-
堅田 尚郁
兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科
-
西村 治彦
兵庫県立大学 大学院応用情報科学研究科
-
道法 浩孝
兵庫教育大学情報科学研究室
-
堅田 尚郁
兵庫教育大学情報科学研究室
-
西村 治彦
兵庫県立大学
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