抄録
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における重な
りの影響について研究を行う。
これまで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用
いた記憶探索に関する研究を行ってきた。
記憶パターン間の重なりの違いによって、システムに発現するカオス的遍歴現象
の動的特性が異なることを示している。
しかし、カオス的遍歴状態にあるダイナミクスに重なりがどのように影響してい
るのか詳しく研究されていない。
よって、本研究の目的は、カオス的遍歴現象の強さに応じて、記憶パターンの重
なりの値がどのような影響を与えるか明らかにすることを目的とする。
そこで、重なりの程度に違いのある階層的な構造を持つ記憶パターンを作成し、
システムに発現するカオス的遍歴現象の記憶パターン空間での動的応答特性を解析する。
