(57)【要約】本発明は、パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法に関する。本方法では、ネットワーク通信のトラフィックデータがニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成し、トラフィック動特性の分類は、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存する動特性をもったシナプスモデルを用いて行われる。
2005517330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法において、
ネットワーク通信のトラフィックデータがニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成し、トラフィック動特性の分類が、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存する動特性をもったシナプスモデルを用いて行われるようにしたことを特徴とする、パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法。
【請求項２】
前記シナプスモデルの動特性は次の式
【数１】
2005517330.tif 000014
により決定され、ここで、Ｃは時定数τｆａｃにより指数関数的に減少し、δ分布により表される前シナプスパルス到着時点においてリセットされ、Ｃａ２＋濃度の飛躍があるときには、Ｃはシナプスにより形成可能な最大ＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）の時間経過を求める可適応のパラメータＣ０によりスケーリングされ、Ｃ０は細胞内に入るカルシウム量を表し、又は言い換えれば、カルシウムイオンチャネルがどの程度問題なく開きうるかを表し、Ｃ０はまさに相応する式が次のように与えられる学習パラメータであり、
【数２】
2005517330.tif 000015
ただし、Ｐｒｅｌは前シナプス発火のときに放出される結合した小胞の割合であり、Ｐｖはそれ自体次の式
【数３】
2005517330.tif 000016
に従っており、ここで、Ｐｖはその時点で使用可能な、神経伝達物質を放出する小胞資源の率であり、
【数４】
2005517330.tif 000017
が成り立ち、これは、後シナプス端においてＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）が導入されること、及び、前シナプスパルスの時点ではＥＰＳＰはＰｒｅｌに依存することを意味する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
短期のトラフィック動特性を適応させるため、次の式
【数５】
2005517330.tif 000018
により定められる前シナプスパルス経過と後シナプスパルス経過とに依存して、シナプス遅延プロセスのための学習プロセスを実行し、
【数６】
2005517330.tif 000019
、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記トラフィック動特性は、ＬＡＮ，ＭＡＮ又はＷＡＮを介して結合した少なくとも２つのコンピュータの間の動特性である、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
ネットワーク通信のトラフィック動特性を分類するためにシナプスモデルを使用する、パルスニューロンを備えたニューロンネットワークにおいて、
前記シナプスモデルの動特性が前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存し、ネットワーク通信のトラフィックデータが前記ニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成することを特徴とするニューロンネットワーク。
【請求項６】
前記シナプスモデルの動特性は次の式
【数７】
2005517330.tif 000020
により決定され、ここで、Ｃは時定数τｆａｃにより指数関数的に減少し、δ分布により表される前シナプスパルス到着時点においてリセットされ、Ｃａ２＋濃度の飛躍があるときには、Ｃはシナプスにより形成可能な最大ＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）の時間経過を求める可適応のパラメータＣ０によりスケーリングされ、Ｃ０は細胞内に入るカルシウム量を表し、又は言い換えれば、カルシウムイオンチャネルがどの程度問題なく開きうるかを表し、Ｃ０はまさに相応する式が次のように与えられる学習パラメータであり、
【数８】
2005517330.tif 000021
ただし、Ｐｒｅｌは前シナプス発火のときに放出される結合した小胞の割合であり、Ｐｖはそれ自体次の式
【数９】
2005517330.tif 000022
に従っており、ここで、Ｐｖはその時点で使用可能な、神経伝達物質を放出する小胞資源の率であり、
【数１０】
2005517330.tif 000023
が成り立ち、これは、後シナプス端においてＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）が導入されること、及び、前シナプスパルスの時点ではＥＰＳＰはＰｒｅｌに依存することを意味する、請求項５記載のニューロンネットワーク。
【請求項７】
短期のトラフィック動特性を適応させるため、次の式
【数１１】
2005517330.tif 000024
により定められる前シナプスパルス経過と後シナプスパルス経過とに依存して、シナプス遅延プロセスのための学習プロセスが実行され、
【数１２】
2005517330.tif 000025
、請求項６記載のニューロンネットワーク。
【請求項８】
前記トラフィック動特性は、ＬＡＮ，ＭＡＮ又はＷＡＮを介して結合した少なくとも２つのコンピュータの間の動特性である、請求項５から７のいずれか１項記載のニューロンネットワーク。
【請求項９】
請求項１から４のいずれか１項に記載のパルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法を実行するための装置において、
ネットワーク通信のトラフィックデータがニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成し、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存する動特性をもったシナプスモデルを用いてトラフィック動特性の分類を行うように設計されたプロセッサを有することを特徴とする、パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法を実行するための装置。
【請求項１０】
前記シナプスモデルの動特性は次の式
【数１３】
2005517330.tif 000026
により決定され、ここで、Ｃは時定数τｆａｃにより指数関数的に減少し、δ分布により表される前シナプスパルス到着時点においてリセットされ、Ｃａ２＋濃度の飛躍があるときには、Ｃはシナプスにより形成可能な最大ＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）の時間経過を求める可適応パラメータＣ０によりスケーリングされ、Ｃ０は細胞内に入るカルシウム量を表し、又は言い換えれば、カルシウムイオンチャネルがどの程度問題なく開きうるかを表し、Ｃ０はまさに相応する式が次のように与えられる学習パラメータであり、
【数１４】
2005517330.tif 000027
ただし、Ｐｒｅｌは前シナプス発火のときに放出される結合した小胞の割合であり、Ｐｖはそれ自体次の式
【数１５】
2005517330.tif 000028
に従っており、ここで、Ｐｖはその時点で使用可能な、神経伝達物質を放出する小胞資源の率であり、
【数１６】
2005517330.tif 000029
が成り立ち、これは、後シナプス端においてＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）が導入されること、及び、前シナプスパルスの時点ではＥＰＳＰはＰｒｅｌに依存することを意味する、請求項９記載の装置。
【請求項１１】
短期のトラフィック動特性を適応させるため、次の式
【数１７】
2005517330.tif 000030
により定められる前シナプスパルス経過と後シナプスパルス経過とに依存して、シナプス遅延プロセスのための学習プロセスが実行され、
【数１８】
2005517330.tif 000031
、請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記トラフィック動特性は、ＬＡＮ，ＭＡＮ又はＷＡＮを介して結合した少なくとも２つのコンピュータの間の動特性である、請求項９から１１のいずれか１項記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法に関するものであり、本方法では、ネットワーク通信のトラフィックデータがニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成し、トラフィック動特性の分類が、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存する動特性をもったシナプスモデルを用いて行われる。
【０００２】
本発明は全般的にはネットワーク通信、とりわけコンピュータネットワーク通信に関している。通信ネットワークとしては、特にパケット交換網が考慮される。パケット交換網は、例えば、インターネットプロトコルＩＰ、又は、セルベースのネットワークではインターネットプロトコルＡＴＭの使用を基礎としている。どのような条件で、すなわち、どの程度の値段及びどの程度の保証された伝送品質でパケット交換網における接続が可能になるかを判定するためには、この接続及び既に開始されている接続ならびに予想される接続のトラフィック特性に関するモデルと仮定が必要となる。これに関しては、コール受付制御（以下では略してＣＡＣと呼ぶ）とサービス品質（以下ではＱｏＳと呼ぶ）が問題とされる。目標は、例えば、利益、顧客満足度、無損失度、同様に、使用可能な通信帯域の最適利用などのような所定の関連諸量である。
【０００３】
将来的には、インターネットにおけるマルチメディアデータの割合の明らかな増大が予期される。これはバーストデータの激しい増加を意味する。バーストデータは可変ビットレートに関連しており、過負荷となる可能性が高いという危険がある。画像及び音声の通信の場合、等時データの受信ができるように、ジッタを生じさせないという高い要求が課される。この場合、予想される解決手段はパケットの優先順位付けと非常に綿密なＣＡＣアルゴリズムであり、最終的には伝送品質の賠償責任保証が可能となるようにすることが目標である。賠償責任は、例えば、ビデオ会議接続を介した外科手術の場合のようなクリティカルなデータ伝送にとっては重要である。
【０００４】
適応特性を備えたＣＡＣアルゴリズムの使用は不可避となる。これまでは通信全体が、「最善努力」原理による「無制限」帯域幅の仮定の下、比較的稀にしか起こらないパケット損失と時間遅延を受け入れた上で、固定接続されたルーティングを介して行われていたため、適応型ＣＡＣアルゴリズムは応用技術上の未開拓地である。ＣＡＣアルゴリズムに対しては、２つの定式化、すなわち、確率論的定式化と決定論的定式化が論じられる。このアルゴリズムとの関連において確率論的とは、多重化によるバーストの平均化の結果として、過負荷の危険が高いときでも通信ネットワークの比較的高い平均使用率が期待されることを意味する。このアルゴリズムとの関連において決定論的とは、通信ネットワークの帯域幅が、例えばいわゆるピークビットレート（ＰＢＲ）のような保証されるべきトラフィック特性に基づいて保守的に割当てられることを意味する。以下で明らかになるように、本発明は両方の定式化の組合せを提案して、適応型ＣＡＣアルゴリズムを得る。このための基礎は確率論的なオフライントラフィックモデルであり、このモデルは、特別のクリティカルな動特性又は特性が生じると、リアルタイムで戦略を適応させる。このモデルには、パルスニューロンのネットワークが用いられる。
【０００５】
ニューロンネットワークは、少なくとも部分的に相互接続されたニューロンを有している。ニューロンネットワークの入力ニューロンには、入力量として入力信号が供給される。ニューロンネットワークはさらに複数の層を有している。ニューロンネットワークのニューロンに供給される入力量とニューロンに対して設けられた活動化機能とに依存して、ニューロンはそのつど１つの信号を発生させる。その一方で、この信号は所定の重みに従って入力量として別の層に供給される。出力層では、出力ニューロンにおいて、先行する層のニューロンからこの出力ニューロンに供給される量に依存して、出力量が発生される。
【０００６】
ニューロンネットワークは、ニューロンの発火イベント（Ｆｉｒｉｎｇ  Ｅｖｅｎｔｓ）を特徴づける活動電位又は「パルス」（「スパイク」）によって情報を符号化する。それゆえ、時間符号化の枠内で、いわゆる時空間発火パターンが感覚刺激に関する情報を符号化する。言い換えれば、異なるクラスの刺激は異なる種類の時空間発火パターンによって識別される。これに関連して、最近、この目的を達成するために、識別可能性を記述するための手段としてトランスインフォメーションの最大化が提案された。入力されたクラスの名前と結果として得られるパルスパターンとの間のトランスインフォメーションを最大化することによって、最適な識別特性が保証される。なお、パルスパターンは、提示された刺激の符号化を行うニューロンによって提供される。
【０００７】
本発明の課題は、比較的明瞭な計算コストで信頼性の高いトラフィック動特性の分類を可能にする、ネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法を提供することである。
【０００８】
この課題は、パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法において、ネットワーク通信のトラフィックデータがニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成し、トラフィック動特性の分類が、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存する動特性をもったシナプスモデルを用いて行われるようにすることにより解決される。本発明の有利な発展形態は請求項１に従属する請求項に示されている。
【０００９】
本発明の別の課題は、比較的明瞭な計算コストで信頼性の高いトラフィック動特性の分類を可能にする、ネットワーク通信のトラフィック動特性を分類するためのニューロンネットワークを提供することである。
【００１０】
この課題は、ネットワーク通信のトラフィック動特性を分類するためにシナプスモデルを使用する、パルスニューロンを備えたニューロンネットワークにおいて、前記シナプスモデルの動特性が前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存し、ネットワーク通信のトラフィックデータが前記ニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成するように構成することにより解決される。本発明の有利な発展形態は請求項５に従属する請求項に示されている。
【００１１】
本発明のさらに別の課題は、プロセッサにおいて比較的少ない容量で信頼性の高いトラフィック動特性の分類を可能にする、ネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法を実行するための装置を提供することである。
【００１２】
この課題は、ネットワーク通信のトラフィックデータがニューロンネットワークの入力量を形成し、パルス処理により得られた時間クラスタが前記ニューロンネットワークの出力量を形成し、トラフィック動特性の分類が、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時に依存する動特性をもったシナプスモデルを用いて行われるようにした、パルスニューロンを備えたネットワークを用いてネットワーク通信のトラフィック動特性を分類する方法を実行するための装置により解決される。
【００１３】
パルスニューロンのネットワークに関する関連した問題は、ネットワーク通信のトラフィック動特性の分類との関連では、上で述べたように、通信ネットワーク、とりわけ、コンピュータネットワークにおけるトラフィックストリームを分類することと、基礎となる仮定又は交渉により決められた値からの偏差ゆえにＱｏＳの保証を脅かすようなトラフィック特性を検出することである。なお、このトラフィック特性の検出は、場合によっては、オンラインで行うこともできる。これに関する例は次の通りである。特性ｘを有するデータストリームが伝送を要求したとき、ＣＡＣは、モデルの仮定から、所与のネットワークリソースに過大な負荷をかけずにｘの許可が可能であることを理論的に知っている。しかしながら、すでに受け取ったストリームを測定するたびに、モデルの仮定からの偏差が検出される。これはすでに流れているデータフローの予期せぬクリティカルな特性である。その結果はｘの拒絶による保守的戦略にまで到る適応である。つまり、このプロセスは、リソース使用を決定及び評価する際、交渉により決められたトラフィック特性の維持を監視するときに、ビットレート（「レート符号化」）に注目する代わりに、クリティカルなバーストパターン（「時間符号化」）に注目することで、目標を達成することができるという認識に基づいている。背景としては、まず、平均ビットレートではなく、同時に発生する特別な負荷ピークが手に入っていることである。なお、平均ビットレート自体は問題なく把握することができる。
【００１４】
別の適用例として、本発明は、オンライン動作において「誰が誰と通信しているか」のマトリクスを形成することを企図している。このマトリクスは必要とあれば「通信の種類」という次元の付加により拡張される。それゆえ、目標は、複数のコンピュータ、例えば２つのコンピュータから発信されるデータストリーム、ひいては、時間の関数として表される、各インターバルごとに送られるデータパケットの数を、クラス「共通の通信」とクラス「互いに独立した通信」とに分類することである。この分類の結果、ネットワーク内のコンピュータの各対に対して、このマトリクス内に１つのエントリが存在し、１がコンピュータ間の共通の通信を表し、０が互いに独立した通信を表す。これによって、このマトリクスは、正常な場合からの偏差の検出を実現するチェス盤パターンを表す。専ら０だけから成る行／列は、例えば通信障害（故障）を示唆し、一方で専ら１だけから成る行／列は、外部からの攻撃（詐欺）を示唆することができる。しかし、より複雑なマトリクスパターンも、例えば「正常／異常」、「過負荷」、「過負荷の危険性あり」などといった属性による分類によって、システムの状態に関する情報を提供することができる。
【００１５】
本発明の核心は、言い換えれば、数学的に比較的簡単なパルスの定式化によって、適応型ニューロンネットワーク技術に時間符号化を取り入れることである。これにより、信号処理の新たな可能性がもたらされる。特に、例えば音声認識やコンピュータネットワークのトラフィック問題に必要とされる時空間的パターン認識のような典型的に人間的な能力に近づこうとする課題においては、人間の脳の働きを非常に正確に模倣した技術による利点が期待される。
【００１６】
時間的パターン（時間クラスタリング）の上記分類は、本発明によれば、シナプスモデルにより行われる。このシナプスモデルの動特性は、前シナプスパルス及び後シナプスパルスの正確な刻時ないし時間制御に直接的に依存している。この目的のために、本発明によるモデルは、大まかに言って、生物シナプスの主な短期的機能、すなわち、伝達の促進（Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｏｎ）及び抑圧（Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ）を実施する。さらに、モデルの短期的動特性は可適応である。このことは、シナプスが促進と抑圧の間の関係を変化させることにより、シナプスの最大応答特性−ひいては遅延作用−の時間経過がパルス列に変化させられることを意味する。
【００１７】
上記のシナプス特性は、下記の式の相互連携に従うパルス時間依存するシナプス資源の状態から得られる。
【００１８】
入来パルスのシナプス伝達のために、まずＣａ２＋により表される前シナプスボタンないし終末ボタン内のＣの濃度が求められる。なお、前記ボタンはリアルタイムで０と１の間にモデル化される。Ｃ濃度は、細胞外空間への小規模な拡散過程と、時点ｔｓｐｐｒｅにおける前シナプスパルスの到着の際のカルシウム依存イオンチャネルの迅速な開放とに基づいて、次のように計算される。
【００１９】
【数１】
2005517330.tif 000003
ここで、Ｃは、時定数τｆａｃにより指数関数的に減少し、δ分布により表される前シナプスパルス到着時点においてリセットされ、Ｃａ２＋濃度の飛躍があるときには、Ｃはシナプスにより形成可能な最大ＥＰＳＰ（ＥＰＳＰはα型興奮電位を表す）の時間経過を求める適応可能なパラメータＣ０によりスケーリングされる。Ｃ０は細胞内に入るカルシウム量を表す、又は言い換えれば、カルシウムイオンチャネルがどの程度問題なく開きうるかを表す。Ｃ０は学習パラメータであり、相応する式は以下で与えられる。
【００２０】
前シナプスの神経伝達物質の放出位置において、シナプス小胞は結合するか又は結合しないかのいずれかである。実際に結合した小胞を有する放出位置の割合は、変数Ｐｖによって与えられる。Ｐｒｅｌは、前シナプスの発火のときに放出される結合した小胞の割合を表す。ここでは、各々の結合した小胞は放出のために４つのカルシウムイオンを必要とすると仮定する。こうした理由から、べき指数４を伴ったＣが式に入っている。Ｃの上昇に伴って、放出可能な小胞の割合は増える。ここでは、小胞はシナプスの促進性（Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｎｇ）部分のものである。
【００２１】
【数２】
2005517330.tif 000004
ただし、Ｐｖ自体は次の式に従う。
【００２２】
【数３】
2005517330.tif 000005
Ｐｖはその時点で使用可能な、神経伝達物質を放出する小胞資源の率である。Ｐｖは完全に回復した状態では１の値を有する。なお、回復は回復時定数τｒｅｃにより調整される。回復時定数τｒｅｃは、前シナプスパルス不在のときには指数関数的な回復過程をもたらす。この回復過程はその後の細胞核からの小胞の放出ないし排出を表している。τｒｅｃがかなり大きい場合には、入来パルスが小胞資源の枯渇をもたらす。ここでは、小胞資源はシナプスの抑圧性部分である。
【００２３】
後シナプス側では、これとともに、ＥＰＳＰが導入される。ＥＰＳＰは前シナプスパルスの時点ではＰｒｅｌに依存する。
【００２４】
【数４】
2005517330.tif 000006
上に挙げた式（１）〜（４）は、前シナプスパルスに応じて、シナプスの主な動特性を統御する。その結果として生じる短期的作用には、促進（Ｆａｃｉｌｉｔａｔｉｏｎ）と抑圧（Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ）が含まれる。これら２つの作用の間の関係は、ＥＰＳＰにおける最大応答時点を左右し、ひいては伝達の際の遅延作用も左右する。なお、この関係はＣ０を変化させることで変えることができる。
【００２５】
図１には、シナプスパラメータＣ０の種々の値に対するシナプス応答の種々のタイプが示されている。シナプスの遅延−すなわち、シナプスの最大応答特性−は急速な応答特性から比較的緩慢な応答特性まで変化する。拡散による電位損失を伴った後シナプス積分ニューロン及び発火ニューロンは、シナプスから等間隔のパルスの列を受け取る。図１には、このシナプスニューロンの膜電位が示されている。
【００２６】
採用された短期の動特性を適応させる比較的長期にわたる作用に関する学習は、以下で説明されるように実行される。
【００２７】
以下では、前シナプスパルス経過と後シナプスパルス経過とに依存するシナプス遅延の過程を学習するメカニズムを説明する。学習アルゴリズムの核は次の通りである。シナプスが最大応答特性に達する前に後シナプスパルスが発生した場合には、アルゴリズムは次回にはより早く最大値に達するように適応を行う。これは、Ｃ０を引き上げること又は増大させることを意味する。これと似たように、シナプスが最大応答特性にすでに達した後に後シナプスパルスが発生した場合には、シナプスは次回には応答特性をさらに遅らせようとする。これは、Ｃ０を減少又は低下させることを意味する。次に、これが詳細にはどのようにして達成されるかを説明する。
【００２８】
【数５】
2005517330.tif 000007
【００２９】
【数６】
2005517330.tif 000008
【００３０】
【数７】
2005517330.tif 000009
【００３１】
【数８】
2005517330.tif 000010
【００３２】
【数９】
2005517330.tif 000011
【００３３】
【数１０】
2005517330.tif 000012
【００３４】
図面はそれぞれ以下の通りである。
【００３５】
図１は、可適応なシナプスパラメータＣ０に応じたシナプス応答特性の様々な形を示しており、Ｃ０の値が小さくなればなるほど、ピーク値応答は右へ移動し、伝達の遅延につながる。
【００３６】
図２Ａは、パラメータＣ０の種々の値に対応した神経伝達物質濃度Ｎの種々の時間経過を示している。
【００３７】
【数１１】
2005517330.tif 000013
この曲線はＣ０を更新する際の変化の方向及び大きさを決定する。零交差が神経伝達物質濃度の相応する最大値と一致していることが分かる。これは、後シナプスパルスが正確に最大シナプス応答の時点において発生した場合、Ｃ０は変化しないことを意味している。最大値に達する前に、後シナプスパルスが発生した場合には、Ｃ０は低下する。最大値に達した後に、後シナプスパルスが発生した場合には、Ｃ０は上昇ないし増大する。
【００３８】
図３は、例として、コンピュータネットワーク管理における、パルスニューロンによる時間クラスタを示している。
【００３９】
図４は、図３による時間クラスタの典型的な適用範囲を示している。
【００４０】
以上では、パルスニューロンネットワークを用いて、時間的動的構造に対する特に有利な分析技術をパターン検出、動特性の特徴付け、及び時系列の分類に関して説明した。これは再帰的、つまり動的ネットワークであり、このネットワークのネットワーク要素であるニューロンは、自然の神経系を忠実に模倣して動的な閾値要素を用いて調節される。これらは重み付けされた入力を電荷状態の変化の形で処理し、放電とも呼ばれる活動電位の伝達により閾値が超えられると出力を発生させる。
【００４１】
ネットワーク接続におけるフィードバック及び時間遅延により、ネットワークは、時間的に先行する入力と処理ステップとに関する関連情報を自然にしかもアーキテクチャによる制限なしに動的にネットワークに格納することができ、それゆえ、要求された通りに入力ストリームの時間的動特性を直接的に調べ、その特徴を学習することができる。パルスニューロンを用いたコンピュータネットワークのトラフィック動特性の形での例は、図３及び図４の自明な概略図に示されている。
【００４２】
したがって、システムの内部符号化（時間符号化ないし時間クラスタリング（ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ））の特徴的な構成要素に加えて、継起する活動電位の間の間隔ないしはその結果生じるネットワークの時空間的活動パターンの間の間隔も、模範である人間の脳に近くなる。さらに、連続的確率論的処理ではなく点処理ないし離散処理の形態の符号化は、この種の情報処理の中心的特性として、数学的な学習機能を使用する際に非常に有利である。
【００４３】
上記特性のゆえに、その種のネットワークは、図４に示されているようなコンピュータネットワークのトラフィック特性の分析の際に生じる時間的パターン（ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）の分類に非常に適している。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】可適応なシナプスパラメータＣ０に応じたシナプス応答特性の様々な形を示す。
【００４５】
【図２Ａ】パラメータＣ０の種々の値に対応した神経伝達物質濃度Ｎの種々の時間経過を示す。
【００４６】
【図２Ｂ】Ｃ＊０の更新曲線を示す。
【００４７】
【図３】例として、コンピュータネットワーク管理における、パルスニューロンによる時間クラスタを示す。
【００４８】
【図４】図３による時間クラスタの典型的な適用範囲を示す。
【図１】
2005517330.tif 000032
【図２Ａ】
2005517330.tif 000033
【図２Ｂ】
2005517330.tif 000034
【図３】
2005517330.tif 000035
【図４】
2005517330.tif 000036
【国際調査報告】
2005517330.tif 000037
2005517330.tif 000038
2005517330.tif 000039
2005517330.tif 000040
2005517330.tif 000041
2005517330.tif 000042