| 講演名 | 2008/3/20 カオス時系列における周期の予測 : カオス・ニューラルネットワーク出力の精度による周期の変化 村上 武, 川村 暁, 吉田 等明, |
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| 抄録(和) | 当研究室では独自のカオス発生装置としてカオス・ニューラルネットワーク(以下CNN)を研究してきている.それを暗号に応用し,製品化も行っている.カオスといっても,計算機で発生させる限り,有限の周期が存在すると予想されるが,詳しい研究例は殆どない.本研究では,CNN出力のパラメータや精度を変えると,それに伴って周期が規則的に変化することを見出したので報告する.このことは,暗号系に応用した場合の安全性を議論する上で重要な知見である.またCNNのパラメータを最適化すると,Mersenne twisterを上回る優れた統計的乱数性を実現できることが示唆された. |
| 抄録(英) | We have developed chaos neural networks (CNN) and applied to a cryptosystem. This work focuses on a period of deterministic chaos generated with a computer. The period of the CNN output orbital decreases with the accuracy of the CNN output. The result would play an important role on the security of the CNN cryptosystem. We report a pseudo random number generator of CNN which allows good results for the statistics test suite compared with Mersenne twister. |
| キーワード(和) | カオス / ニューラルネットワーク / カオス・ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | chaos / neural network / chaos neural network |
| 資料番号 | MLP2007-157 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2008/3/20(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | カオス時系列における周期の予測 : カオス・ニューラルネットワーク出力の精度による周期の変化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Periods on Chaos Time Series : Dependence on Precision of Chaos Neural Network Outputs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオス / chaos |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(3)（和/英） | カオス・ニューラルネットワーク / chaos neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村上 武 / Takeshi Murakami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岩手大学工学部 Faculty of Engineering, Iwate University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川村 暁 / Satoshi Kawamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 石巻専修大学理工学部 Faculty of Science and Engineering, Ishinomaki Senshu University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 吉田 等明 / Hitoaki Yoshida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 岩手大学情報メディアセンター Super Computing and Information Sciences Center Iwate University |
| 発表年月日 | 2008/3/20 |
| 資料番号 | MLP2007-157 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 560 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |