@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00051291,
 author = {松田, 聖 and 穐本能彬 and Satoshi, Matsuda and Yoshiakira, Akimoto},
 issue = {83(1988-ICS-061)},
 month = {Nov},
 note = {ニューラルネットワークの一モデルであるホップフィールドネットワークは連想記憶や最適化機能をもっており、いくつかのモデル的問題への適用が試みられている。しかし、答えとして大きな数値を求めるような最適化問題では、ニューロンによる数値情報の表現方法に工夫が必要であり、これまで十分な検討がなされていなかった。ここでは、ホップフィールドネットワークにおけるニューロンによる大きな数値情報の一表現方法を考え、電力のコスト最適な負荷配分という間匙へ適用することを試みた。また、この表現方法を適用するための条件についても検討した。, Hopfield networks, which is one of the models of the neural networks, have the abilities of associative memory and solving the optimization problems. And applications of this model to these problems have been made. In the optimization problems which require large numbers as answers, however, we must make efforts to represent large numbers by neurons, and few considerations on this point have been made. So, we consider one way of the represention of large numbers by neurons and examine the conditions of its applicability, and then apply it to the economical load dispatching problem of electric power.},
 title = {ニューラルネットワークによる最適電力負荷配分},
 year = {1988}
}