本研究室では現在までに，カオスニューラルネットワークによる 逐次学習法に関する様々な研究を行なってきた． 逐次学習法は相関学習と比較して， 学習できるパターン数が非常に多いことがわかっている． しかしながら動的想起状態で想起できるパターン数は， 学習できるパターン数に比べ非常に少ない[1]．
山口は，動的想起時に入力を与えることによって， 想起できるパターン数を増やした[2]．
この実験では，ネットワークへの入力に操作を加えずに， 動的想起の状態を改善するために， 従来までの研究で使用していた同期のネットワークではなく， 非同期ネットワークを用いる方法を提案し， どの程度の改善ができるかを調査した．