本研究で用いたカオスニューラルネットワークモデルが図5.1で、相互結合型ネットワークである。vをニューロンによらず一定値をとるものとしてi番目のニューロンのダイナミクスは式(5.1)となる。また出力関数は式(3.3)で与えられるシグモイド関数を用いた。
通常の連想記憶モデルでは入力パターンは初期入力としてのみ用いることが多いが、ここでは外部入力として入力パターンを継続的に与える。また、従来のカオスニューラルネットワークを用いた連想記憶モデルの多くはニューロンの出力に関してのみ時間加算を考慮しているのに対し、式(5.1)では外部入力に関しても時間加算を考慮している。式(5.1)の各パラメータの値を表5.1のように決めた。この値がカオスを簡単に生成するために重要である。
= 0.015 
= 2.0 
= 0.95
