2026-03-17T13:30:57Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197611 2025-01-19T22:17:05Z 1164:5352:9740:9828

自己組織的に合成されたデジタルマップの呈する周期軌道の解析 Analysis of periodic orbits in digital maps by a self-organizaition synthesis method 澤野, 悠哉 斎藤, 利通 Yuya, Sawano Toshimichi, Saito 多彩な周期軌道を生成するデジタルマップの自己組織化的学習について考察する．デジタルマップは点の集合上で定義されるデジタル力学系であり，その定常状態は必ず周期軌道となる．初期値やパラメータに依存して様々な周期軌道を呈することができる．入力信号に依存してデジタルマップを自動的に生成するために，自己組織化マップに基づく簡素な学習アルゴリズムを提案する．典型的な例題として，ニューロンに基づくカオス的系列を入力とした場合に生成されるデジタルマップの動作を解析する．解析方法としては，周期軌道の多様性に関する簡素な特徴量を用いて行う． Self-organizing learning of digital map is considered in this paper. The digital map is a simple digital dynamical system defined on a set of points and the steady state must be a periodic orbit. Depending on param eters and initial condition, the digital map generates various periodic orbits. In order to construct a digital map automatically, we present a simple learning algorithm. The algorithm is based on the self-organizing feature map. Depending on input signals, the Dmap structure can grow flexibly. Applying the algorithm to typical examples of chaotic input signals from the bifurcating neuron, we obtain digital maps and analyze the basic dynamics. The analysis is carried out using a simple feature quantity that characterize richness of periodic orbits. 情報処理学会 2019-06-10 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197611 2188-8590 AA12055912 研究報告バイオ情報学（BIO） 2019-BIO-58 12 1 5 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/197611/files/IPSJ-BIO19058012.pdf application/pdf 2.0 MB