カオスニューラルネットワークモデルの遅延制御
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概要
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本論文では,我々はカオスニューラルネットワークモデルに発現するカオス的遍歴現象の遅延制御について研究する.記憶探索問題においては,カオス遍歴状態を柔軟に変化させることが重要である.我々は,このような制御は遅延制御により可能であると考える.計算機実験の結果,提案する遅延制御法を用いてカオス状態にあるネットワークの内部状態へ直接制御信号を加えることより,カオス状態に至るまでに不安定化した軌道を安定化させることが可能であった.つまり,本手法は,カオスニューラルネットワークモデルに発現するカオス的遍歴現象を制御する手法として有効であるといえる.更に,本手法によって制御される状態は,カオスニューラルネットワークモデルがどの記憶パターンのアトラクタベイスンパターンを通過しているかにほぼ依存することが分かった.
- 2009-02-21
著者
-
小高 知宏
福井大学工学部
-
小倉 久和
福井大学工学部
-
小倉 久和
福井大学大学院工学研究科知能システム工学専攻
-
寺本 晃太
福井大学工学部
-
黒岩 丈介
福井大学工学部
-
白井 治彦
福井大学工学部
-
小高 知宏
福井大学大学院工学研究科原子力・エネルギー安全工学専攻
-
Odaka Tomohire
Graduate School University Of Fukui
-
Shirai Haruhiko
Graduate School University Of Fukui
-
黒岩 丈介
福井大
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