カオスニューラルネットで連想記憶をさせるための学習法に浅川らが提唱した 逐次学習法がある。 この学習法はヘッブの学習則に基づいており、 従来の相関学習より効率が良いとされている。
逐次学習法で学習を繰り返すと、結合荷重が増加、 あるいは減少する。学習とは結合荷重を変化させることであるものの、 逐次学習法では増加または減少し続けてしまうおそれがある。 本研究では結合荷重に対して最大値、あるいは最小値を決め、 それを越えた場合はある種の規格化処理を行うことによって 結合荷重を制御することを検討する。 また、規格化処理を行うことによって学習能力の変化を調べる。