講演名 1999/11/26
カオス・ニューラル・ネットワークによるボロノイ分割
鹿嶋 雅之, 佐藤 公則, 高橋 行俊,
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抄録(和) 結合写像系の同調現象を利用して、ネットワークの領域分割を行った。本研究で用いたカオス・ニューロンは内部に一つのカオス振動子を持ち、ニューロンの出力は周囲との同調・非同調によって決定される。領域の母点となるニューロン内部の振動子は独立に振動し、周囲のニューロン内部の振動子は母点内部の振動子と同調するようになる。これにより、母点の領域が確定する。また、領域の境界はどの母点とも同調していないニューロンによって形成される。本論文では1次元及び2次元の離散空間の領域分割を行った。
抄録(英) In this paper, we propose a method that voronoi division using Chaos Neural Networks. Chaos Neuron has a chaos oscillator, and output is decided in the condition of chaos oscillator. Chaos oscillator that is kernel point vibrates independently of other osillator of neurons. Neurons that is connected with kernel point come to have the same osillation of kernel neuron. In this way, oscillation of kernel point spreads to neibour neurons, and territory of kernel point is decided. In this paper, we show that division of 1-dimensional space and 2-dimensional space using Chaos Neural Networks.
キーワード(和) 結合写像系 / カオス振動子 / 同調現象 / ニューラル・ネットワーク / ボロノイ領域分割。
キーワード(英) Complex system / Coupled map / chaos oscillator / Neural netowrk / Voronoi diagram.
資料番号 NC99-60
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/11/26(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) カオス・ニューラル・ネットワークによるボロノイ分割
サブタイトル(和)
タイトル(英) Voronoi division using Chaos Neural Networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 結合写像系 / Complex system
キーワード(2)(和/英) カオス振動子 / Coupled map
キーワード(3)(和/英) 同調現象 / chaos oscillator
キーワード(4)(和/英) ニューラル・ネットワーク / Neural netowrk
キーワード(5)(和/英) ボロノイ領域分割。 / Voronoi diagram.
第 1 著者 氏名(和/英) 鹿嶋 雅之 / Masayuki KASHIMA
第 1 著者 所属(和/英) 鹿児島大学工学部
Faculty of Engineering, KAGOSHIMA University
第 2 著者 氏名(和/英) 佐藤 公則 / Kiminori SATO
第 2 著者 所属(和/英) 鹿児島大学工学部
Faculty of Engineering, KAGOSHIMA University
第 3 著者 氏名(和/英) 高橋 行俊 / Yukutoshi TAKAHASHI
第 3 著者 所属(和/英) 鹿児島大学工学部
Faculty of Engineering, KAGOSHIMA University
発表年月日 1999/11/26
資料番号 NC99-60
巻番号(vol) vol.99
号番号(no) 473
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日