^Back To Top

2015年4月、電気情報工学科がスタートしました

カオス理論を応用した人工神経回路網

カオス理論を応用した人工神経回路網

粂野研究室 小笹大輔

1に示した数式は四則演算のみのシンプルな式ですが,xの値は複雑に変化します。このように初期状態(αと最初のxの値)が決まれば計算で求められるにもかかわらず,複雑な振る舞いを見せる現象をカオスと呼びます.図1の式はロジスティック写像と呼ばれ,生物の世代ごとの個体数の変化を,n:世代,x:個体数,α:繁殖力の高さの3つのパラメータで求めます.

 

ozasa1

 

 

 

 

 

 

 

図1 ロジスティック写像 

 

 

2に繁殖力αによって個体数xがどのように変化するかを示します.αが3より小さいときには個体数は一定の値に留まります。3より大きくなるとx2つの値を繰り返しますが、さらにαを大きくするとxの値は、4つ、8つと増え、やがて予測不可能な状態(カオス状態)になります.

ozasa2 

 

 

 

 

 

 

図2 αによるxの変化 

 

 

カオス理論によって生まれる数列を,ニューラルネットワークと呼ばれる人工神経回路網システムに付け加えることにより,複雑な問題を解くことのできる脳神経モデルを研究しています.

 

Copyright © 2013. Electrical Engineering, MCT  Rights Reserved.