• 目次
• 第1章 序論
• 第2章 カオス
  • 2.1 カオスの定義
  • 2.2 カオスの特徴とその例
• 第3章 ニューラルネットワーク
  • 3.1 ニューロンとは
  • 3.2 ニューロンのモデル
  • 3.3 ニューロンの出力
  • 3.4 ニューラルネットワーク
• 第4章 カオスニューロン
  • 4.1 カイアニエロのモデル
  • 4.2 カオスニューロンのダイナミクス
  • 4.3 カオスニューラルネットワークのモデル
• 第5章 相関学習と連想記憶
  • 5.1 連想記憶
  • 5.2 相関学習
    • 5.2.1 記銘過程
    • 5.2.2 想起過程
• 第6章 サーチアクセス
  • 6.1 サーチアクセスとは
  • 6.2 自己相関学習
  • 6.3 特徴量
  • 6.4 シナプス前抑制による制御
  • 6.5 カオス系
• 第7章 プログラムの開発・使用方法
  • 7.1 プログラム開発方法
    • 7.1.1 fdesign の使用方法
    • 7.1.2 ソースファイルの追加方法
    • 7.1.3 コンパイル
  • 7.2 サーチアクセスソフトの使用方法
    • 7.2.1 特長
    • 7.2.2 使用方法
    • 7.2.3 警告表示
• 第8章 検索方法と結果考察
  • 8.1 ネットワークの構成
  • 8.2 パターンの要素平均を考慮した自己相関学習
  • 8.3 パターンの要素平均の変更による検索方法
  • 8.4 検索結果・考察
    • 8.4.1 要素平均が特殊なパターンの検索
    • 8.4.2 要素平均が 0.25 0.50 のパターンの検索
• 第9章 結言
  • 謝辞
• 参考文献
• 付 録A サーチアクセスプログラム
  • A.1 メイン関数用ソースファイル (srh2_main.c)
  • A.2 ウインドウデザイン用ソースファイル (srh2.c)
  • A.3 コールバック関数用ソースファイル (srh2_cb.c)
  • A.4 サーチアクセス関数用ソースファイル (srh2_srh.c)
  • A.5 その他の関数用ソースファイル (srh2_mf.c)
  • A.6 関数，変数定義用ヘッダファイル (srh2.h)
  • A.7 その他のヘッダファイル (srh2_ms.h, srh2_sms.h)
  • A.8 make コマンド用コマンド・リスト (Makefile)
• 付 録B 相関内積計算プログラム (np.c)
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