| 題名 | シグモイド写像を採用したリカレント型神経回路網モデルにおけるカオスの機能応用 |
| 著者 | *越智 幸治 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム工学専攻), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | pp. 193 - 194 |
| Keyword | カオス, ニューラルネット |
| 題名 | リカレント型神経回路網におけるカオスダイナミクスを用いた迷路求解 |
| 著者 | *清水 壮, 小林 尚司 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム工学専攻), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | pp. 195 - 196 |
| Keyword | カオス, 迷路求解 |
| 題名 | リカレント型神経回路網モデルにおける準階層構造を用いた移動制御 |
| 著者 | *田中 泰 (岡山大学大学院), 奈良 重俊 (岡山大学) |
| Page | pp. 197 - 198 |
| Keyword | カオス, 神経回路網 |
| Abstract | これまでのロボットに関する研究では,人間の脳のように経験に基ずく柔軟な処理を行うコンピュータを作り出すのは困難であると言われている. こうした背景において,Nara&Davisらは,人間の脳の神経細胞において観測されたカオス的な振舞いと柔軟な情報処理には深い関係があるのではと考え,２状態を持つ神経細胞素子が相互に結合した非対称リカレント型神経回路網モデルにカオス的ダイナミックスを導入し,カオスの機能的側面について研究を行ってきた. Suemistuらによってこの神経回路網モデルを用いた移動体の制御も行われている. 本研究では,更に神経回路網モデルに準階層構造を用い,センサ系も導入することにより実際の機能に近づけ,センサ系・駆動系両方にカオスを搭載した移動体制御を行う. |
| 題名 | Tracking Function of Moving Target using Chaotic Dynamics in A Recurrent Neural Network Model |
| 著者 | *Yongtao Li (Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University), Shigetoshi Nara (Department of Electrical&Electronic Engineering, Okayama University) |
| Page | pp. 199 - 200 |
| Keyword | Chaotic Dynamics, Neural Network, Tracking |
| Abstract | Chaotic dynamics observed in biological systems have attracted great interest. A viewpoint that constrained chaos could be potentially useful to solve complex problems was proposed. As an example, chaotic dynamics introduced in a recurrent network model was applied to track a moving target, which is an ill-posed problem. A simple algorithm to track a moving target was proposed. Nine kinds of trajectory along which the moving target moves were set. The results of computer simulation show that chaotic dynamics is useful to track a moving target. |
| 題名 | リカレント型神経回路網モデルにおけるカオスダイナミクスを用いた身体運動制御応用への試み |
| 著者 | *孫 漢宇 (岡山大学大学院自然科学研究科電子情報システム専攻), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻) |
| Page | pp. 201 - 202 |
| Keyword | リカレント型神経回路網, カオス |
| Abstract | Nara＆Davisらは二状態ニューロンに基づくリカレント型神経回路網モデルに複雑なカオス的なダイナミクスが生じることを発見した.将来カオス的なダイナミクスの工学への応用を実現することを目的とし,その準備段階としてリカレント型神経回路綱で発生した カオス的なダイナミクスを用いて3次元におけるアーム運動に関してモデルを立てシミュレーションを行う. |
| 題名 | リカレントニューラルネットワークを用いたハイブリッド関数ペトリネットの脆弱部位の推定 |
| 著者 | *北風 裕教 (山口大学 理学部/大島商船高等専門学校 商船学科), 松野 浩嗣 (山口大学理学部), 宮野 悟 (東京大学医科学研究所) |
| Page | pp. 203 - 204 |
| Keyword | HFPN, RNN, Cell Illustrator |
| Abstract | 我々はHFPNを基本アーキテクチャとして計算機上でシミュレーションできるツールCell Illustratorの開発を行なっており，脆弱部位の特定に努めてきた．しかし生命パスウェイから脆弱経路の推定を行なう際，経路の反応を順次手作業で停止し，その都度実行処理を行なう必要があるため膨大な処理時間が必要であり，脆弱経路の自動推定と時間短縮が望まれている．本研究ではHFPNで記述されたパスウェイを，時間成分を記憶可能なRNNに再形成し，自動で連続的にノックアウトを実現するシステムについて提案する．サーカディアンモデルを用いて簡易実験を行い，脆弱部位推定システムが正しく動作しているか有効性の考察を行なう． |
| 題名 | 自己組織化マップを用いた心音判定マップの試作 |
| 著者 | *宮城 大祐, 藤村 喜久郎, 中西 功, 副井 裕 (鳥取大学工学部電気電子工学科) |
| Page | p. 205 |
| Keyword | 心音, 自己組織化マップ, マップ |
| Abstract | 臨床診断において, 聴診は多くの病気や異常の発見に非常に有効であることが認識されている. 最近では, CTやMRIなどの画像診断に頼りすぎる結果として聴診技術の低下が指摘されている． 聴診音を分析して診断に役立てたいという要求は医療現場において非常に多く, これまでにも様々な試みが行われているが，未だ実用化には至っていない． 今回，自己組織化マップ(SOM)を用いて心音判定マップを試作した結果を報告する． |