| 題名 | 自己生成ニューラルネットワークを用いたアンサンブル学習法 |
| 著者 | *松林 真司 (呉工業高等専門学校専攻科 機械電気工学専攻), 井上 浩孝 (呉工業高等専門学校 電気情報工学科) |
| Page | pp. 451 - 452 |
| Keyword | 自己組織化, アンサンブル学習法, パターン認識 |
| Abstract | 自己生成ニューラルネットワーク(Self-Generating Neural Network : SGNN)は与えられた訓練データセットより自動的に自己生成ニューラル木(Self-Generating Neural Tree: SGNT)を構築することで高速処理を行うことができる識別器である．しかし，SGNNの値には多くの汎化誤差が含まれる．そこで，我々は，SGNNを複数作成することで，SGNNの問題点である汎化誤差を改善したアンサンブル自己生成ニューラルネットワーク(Ensemble Self-Generating Neural Network : ESGNN)を提案し，ESGNNの有効性を示した．本研究では，パターン認識において従来の手法である最近傍法(Nearest Neighbor method: NN法)を含め，ESGNN，SGNN，最近傍法の識別精度の比較検討をする．また，ESGNNとSGNNの処理時間を求め，枝刈りによる効果を比較検討をする． |
| 題名 | リカレント型神経回路網におけるカオスを媒体とした信号伝搬 |
| 著者 | *佐藤 龍一 (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能動デバイス学研究室), 奈良 重俊 (岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学能動デバイス学研究室) |
| Page | p. 453 |
| Keyword | カオス |
| Abstract | 現在のコンピュータの大半はノイマン型コンピュータと呼ばれるものであるが、解が保証されていない。または保証はされているが一意性がないといった不良設定問題を解く場合において、複雑なアルゴリズムと爆発的な場合の数が生じる困難性を持つ。近年、人間の脳内においてカオス現象が発見されており、このカオス現象が人間の脳の柔軟な情報処理能力に重要な役割を果たしているのではないかとの仮説をたてた。本研究においては脳内信号伝達に関するカオスの役割に注目し、新しいコミュニケーション方式が生体、あるいは脳の中に隠されているのではないかというアイデアのもと、それにカオスを用いることにより、数理工学的な手法で、発見論的にアプローチしたいと考えた。神経細胞のように、発火・非発火の２つの状態を持つ擬似神経細胞を用い、それを多数結合させたリカレント型神経回路網を構築する。さらに、これをデバイス化することを視野に入れ、短距離少数結合型の神経回路網モデルを用いた計算機実験を行った。そしてこのモデルから発生させたカオスを媒体とし、信号伝搬にどのようにカオスが関係しているのかを計算機実験により、定量的に評価した。その一つとして、時空間相関関数の計算を行い、 �｜撒�離少数結合型の神経回路網モデルにおいてカオスを発生させ、その動力学的性質を調べた �⊆�己相関がべき関数的に減衰していく様子を示す �Ｂ昭堊蟯悗砲�いて遠くの素子の方が高い相関を示す場合を発見した を得たので概略を発表する。 |
| 題名 | リカレント型神経回路網モデルにおける複雑なダイナミックスを用いた身体制御応用への試み−腕系への適用− |
| 著者 | *上原 健悟 (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能動デバイス学研究室), 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能動デバイス学研究室) |
| Page | p. 454 |
| Keyword | 神経回路網モデル, カオス, 制御, 腕 |
| Abstract | 近年，人間の脳ではカオス現象が発生していることが確認されている．この脳内カオスが生き物の脳の高度な機能と関わりがあるのではないかと考えている．本研究では脳内カオスと制御の関係について，神経回路網モデルを用いた腕の制御を行うことにより工学的側面からの発見論的アプローチを行ったものである．具体的には6自由度を持つ腕モデルを計算機上に構築し，同じく計算機上に構築した神経回路網モデルから移動にカオスを取り込んだ制御を行わせた．このカオスの影響についての研究を行っている． |
| 題名 | 顔相を用いた高性能本人認証システムの構築 |
| 著者 | *塩崎 信一 (鳥銀ビジネスサービス(株)), 田中 章浩, 大西 俊輔, 木下 健太郎, 岸田 悟 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 455 |
| Keyword | 認証システム, ニューラルネットワーク, 顔, セキュリティ, バイオメトリクス |
| Abstract | バイオメトリクス認証によってそれらの様々な問題点を解決することができ，より高いセキュリティが達成される．バイオメトリクス認証には指紋，虹彩，網膜，顔などを用いる方法があるが，検出のしやすさ，利用に対する抵抗感のなさを考慮すると，顔を用いるのが効果的であると考えられる．また，認証判定にニューラルネットワークを用いれば，ニューラルネットワークの持つパターン認識能力や非線形性によって取得画像の状態に影響されない高い信頼性を持つ認証システムを構築できると考えられる． 本研究では，1人の顔画像から特徴点を9点抽出し,特徴データとして入力するニューラルネットワークを用いて顔相による個人認証システムを構築した． |
| 題名 | 中間ユニット数最適化ニューラルネットワーク |
| 著者 | *石井 俊一, 六井 淳 (島根大学総合理工学部数理・情報システム学科) |
| Page | p. 456 |
| Keyword | 中間ユニット数, ニューラルネット |
| Abstract | 現在、ニューラルネットワークの分野では様々な手法が研究されているが、ネットワーク中で用いる中間層のユニット数を決める手法は確立されていない。中間ユニット数の決定には異なるユニット数から複数回学習し、最も識別率が高いものを選択する方法が一般的である。この方法では、最適な学習結果を得るまでに時間がかかる。中間ユニットの振る舞いに注目しユニット数を決定する方法が提案されている。本研究では、学習誤差に注目し、階層型ニューラルネットワークで学習時に中間層ユニット数を変化させ最適なユニット数を決定するアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムで高速に適切な中間層のユニット数を決定することができる。 |
| 題名 | SOMを用いた統計解析の基礎研究 |
| 著者 | *宮城 大祐, 藤村 喜久郎, 李 仕剛, 中西 功 (鳥取大学大学院工学研究科 情報エレクトロニクス専攻) |
| Page | p. 457 |
| Keyword | 自己組織化マップ |
| Abstract | 本研究は，自己組織化マップを統計解析の分野に応用するための基礎研究である．与えられた数字の配列を自己組織化マップに学習させ，データ分布の特徴について調べる．その結果を統計解析分野に応用し今後の研究を進めていく． |