現在、 佐藤雅昭らによって 連続時間モデルでのカオスアトラクタの学習方法として、 リカレントネットワーク（フィードバック結合のあるニューラルネットワーク）を用いた学習方法が提案されている [7]。 本研究の目的は、 連続時間モデルより簡単に扱える離散時間モデルのニューラルネットワークを用いてバックプロパゲーション法によりカオスアトラクタの学習を行ない、 シミュレーション結果よりその効果を確かめることにある。 さらに、 二つのカオスアトラクタを同時に学習できる方法について検討し、 実際にシミュレーションさせその効果について考察することも目的の一つである。