カオス・ニューラルネットワークから発生させた周期的δ擬軌道に関する研究 : 初期値と変数の精度の効果
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概要
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当研究室では独自のカオス発生装置としてカオス・ニューラルネットワーク(以下CNN)を研究してきている.それを暗号に応用し,製品化も行っている.計算機で発生させるカオスは有限の周期が存在することが知られており,ロジスティック写像についてはいくつかの研究が報告されている.本研究では,CNNの初期値を変更したときのCNN時系列の周期の長さや,周期解(周期的δ擬軌道)が発生するまでの長さについて調べ,ロジスティック写像との比較・検討を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-10-07
著者
-
川村 暁
石巻専修大学理工学部
-
村上 武
岩手大学技術部
-
吉田 等明
岩手大学情報メディアセンター
-
村上 武
岩手大学工学部
-
川村 暁
石巻専修大学
-
吉田 等明
岩手大学 大学院 工学研究科 情報システム工学専攻
-
吉田 等明
岩手大学
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