現在、連続時間モデルのカオスアトラクタ(ダイナミクス)の学習方法としては、村上由彦らによってリカレントネットワーク(フィードバッグ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、 二つのカオスアトラクタを同時に正確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。
