（様式１）

平成１８年度 福井大学工学研究科予算重点配分報告書
スパイキング・ニューラルネットワークの研 究 課 題

構造化学習と進化ロボットへの適用□ プロジェクト研究またはグループ研究種別✓ 萌芽的研究□□ 調査研究①

プロジェクト、グループ等の名称研究代表者の所属・職・氏名 工学研究科・教授（知能システム工学専攻）
・村瀬一之
分担：
・バングラデシュ工科大・准教授・Md. Monirul Islam（工学研究科・客員准教授、日本学術振興会外国人研究員）
・クルナ工科大・准教授・Md. Shahjahan
協力：・大学院システム設計工学専攻 1 年・Md. Aminul Akhand（同上 2 年）
・大学院知能システム工学専攻
2 年・三好洋平
研究分担者の所属・職・氏名（同上修了）
平成 19 年 3 月時点
・大学院知能システム工学専攻 2 年・Fady Alnajjar, S.K.
（大学院システム設計工学専攻 1 年）
（平成 19 年 6 月時点）
・大学院知能システム工学専攻 1 年・石崎雅己（同上 2 年）
・大学院知能システム工学専攻 1 年・井上雅之（同上 2 年）
・大学院知能システム工学専攻 1 年・Md. Monirul Kabir（同上 2 年）
・大学院研究生・Faijul Amin
（大学院知能システム工学専攻 1 年）

申請時における研究費の内訳（設備費、消耗品費、謝金、旅費等）

実際に執行した研究費の使途

整理番号（事務で記載）

1.

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合計円
円
円
円
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合計円
円
円
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円
円
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1.
2.
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5.
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研究成果の概要
はじめにロボットが自律的に、初めて遭遇する環境に柔軟に適応し進化し続けるためには、新しい環境を学習するメカニズム（可塑性）と、過去の経験を記憶しておくメカニズム（安定性）の両方が不可欠である。人工神経回路網（ニューラルネットワーク）は学習と記憶が可能で、自律ロボットなどの制御系としてよく用いられている。しかしながら、それらには可塑性と安定性のバランスを欠くものが多く、適応能力が高いと過去の記憶を失い、過去の経験を重視すると適応能力が落ちるというジレンマを抱えている。我々は、この可塑性と安定性のジレンマの解決を主題として、以下の３つの観点で研究を行った。

① スパイキング・ニューラルネットワークによる自律ロボット適応行動の生成
最近、実際の神経細胞と同じように活動電位（スパイク）を発生する神経細胞の数理モデルからなるスパイキング・ニューラルネットワークが、その時間領域での分離・識別能力が高いことなどから、ロボティックスや動画像処理の分野で注目されている。我々は、その新しい適応学習アルゴリズムを開発しその有効性を実際の移動ロボットで検証し、さらに、種々のセンサを持つロボットのセンサ情報の融合にも拡張した[3,6,17]。
［17］は国際会議で学生論文賞を獲得した。
② ニューラルネットワーク及びニューラルネットワーク集合の構造化学習とその応用
我々は、可塑性と安定性のジレンマの解決を図るため、過去の記憶をニューラルネットワークあるいはニューラルネットワーク集合の構造として逐次取り込んでいく、種々の構造化学習アルゴリズムを提案した[2,5,7,11,15,16,19,20,21]。また、それらの有効性をロボティックスのみならず、パターン認識などでも検証した[4,9,10,12,13,14,18,22]。[19]は国際会議で最優秀論文賞を獲得した。

③ 複素ニューラルネットワークの学習アルゴリズムの開発
近年、入出力や内部の処理を複素数で行う複素ニューラルネットワークが提案され、レーダー画像など振幅と位相を持つ信号の処理に用いられている。我々は、入出力が実数値でも適当な変換を施すと複素ニューラルネットワークが利用でき、構造が劇的に単純化される事を示した[1,8]。
おわりに

現在、スパイキング・ニューラルネットワークに構造化学習の手法を導入し、多種のセンサ情報を融合し多様なモーター信号を生成する方法について検討を行っている。また、複素ニューラルネットワークのロボティックスへの適用についても、その有効性を検証中である。

整理番号（事務で記載）（／）

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研究業績（関連論文のみ記載）
論文（査読付）[1] Amin, K., Murase, K. (2007) Single-layered complex-valued neural network for real-valued
classification problems, Neurocomputing, submitted.
[2] Akhand, Md., Murase, K. (2007) Training of neural network ensemble through ant colony-like indirectcommunication, Neurocomputing, submitted.
[3] Alnajjar, F., Murase, K. (2007) A simple adaptive controller for autonomous mobile robot: An
Aplysia-like spiking neural network with one hidden-layer neuron and spike timing-dependent
plasticity, Adaptive Behavior, revision submitted.
[4] Kabir, MM., Md. Shahjahan, Murase, K (2007) A backward feature selection by creating compact
neural network using coherence learning and pruning, Journal of Advanced Computational
Intelligence and Intelligent Informatics (JACII), 11(6), in press.
[5] M.A.H. Akhand, Murase K (2007) A minimal neural network ensemble construction method: A
constructive approach, JACII, 11(6), in press.

国際会議論文（フルペーパー査読付）[6] Alnajjar, F., Zin, IBM, Murase, K. (2007) Sensor fusion in spiking neural network that generates
autonomous behavior in real mobile robot, Proc. 14th Int. Conf. Neural Information Processing(ICONIP2007), Kitakyusyu, Japan, Nov. 13-16, 2007, submitted.
[7] Akhand, MAH, Murase, K. (2007) Training of neural network ensemble via indirect communication,Proc. ICONIP2007, submitted.
[8] Amin, F., Akhand, MAH, Murase, K. (2997) Single-layered complex-valued neural network forpattern recognition, Proc. ICONIP2007, submitted.
[9] Kabir, MM., Md. Shajahan, Murase, K. (2007) Diversity-based feature selection from neural networkwith low computational cost, Proc. ICONIP2007, submitted.
[10] Kabir, MM., Md. Shajahan, Murase, K. (2007) Feature subset selection using constructive neural nets
with minimal computation by measuring contribution, Proc. ICONIP2007, submitted.
[11] Md. Abdus Sattar, Md. Monirul Islam, Murase, K. (2007) A new constructive algorithm for designingand training artificial neural networks, Proc. ICONIP2007, submitted.
[12] Chakraborty, P., Ahmed, F., Kabir, MM, Md. Shahjahan, Murase, K. (2007) An automatic speakerrecognition system, Proc. ICONIP2007, submitted.
[13] Rafiq, A., Md. Shahjahan, Murase, K. (2007) A new method for automatic signature recognition using
artificial neural network, Proc. ICONIP2007, submitted.
[14] Khan, FE, Md. Shajahan, Kabir, MM, Murase, K. (2007) Existence of chaotic response in supervisedneural networks and its control via coherence learning, Proc. ICONIP2007, submitted.
[15] Khann, FE., Md. Shajahan, Kabir, MM, Murase, K. (2007), Adaptive coherence learning withmulti-hidden layer artificial neural networks, Proc. ICONIP2007, submitted.
[16] Akhand, MHA, Murase, K. (2007) Neural network ensemble training by sequential interaction, Proc.
17th Int. Conf. Artificial Neural Networks (ICANN2007), Porto, Portugal, Sept. 9-13, 2007, in press.
[17] Alnajjar, F., Murase, K. (2006) An autonomous mobile robot controlled by a spike neuron networkwith one hidden-layer neuron having spike timing-dependent plasticity, Pro. Joint 3nd Int. Conf. Soft
Computing and Intelligent Systems and 7th Int. Symp. Advanced Intelligent Systems,(SCIS&ISIS2006) Tokyo, Japan, Sept. 20-24, 207-212, 2006, Winner of Second Prize in Best
Student Paper Award Competition.
[18] Kabir, MM., Murase, K. (2006) Rank-based feature selection of diabetes classification problem withpositive correlation, Proc. SCIS&ISIS2006, 445-450[19] Shahid, MIB., Md. Monirul Islam, Akhand, MAH., Murase, K. (2006)A new algorithm to design
multiple hidden layered artificial neural networks, Proc. SCIS&ISIS2006, 463-468, Winner of First
Prize in Best Paper Award Competition.
[20] Akhand MAH, Murase K (2006) A constructive approach for adaptive neural network ensemble
construction, Proc. SCIS&ISIS2006, 469-474, Winner of Session Best Presentation Award.
[21] Alam, MS., Md. Monirul Islam, Akhand, MAH., Murase, K. (2006) A recurring multi-stage
evolutionary system for balancing exploitation and exploration, Proc. SCIS&ISIS2006, 1111-1116,
Winner of Session Best Presentation Award.
[22] Hyder, MM, Md. Monirul Islam, Akhand, MAH., Murase, K. (2006) A novel two-stage approach fortranslation, rotation and scale invariant character recognition, Proc. SCIS&ISIS2006, 1352-1357,
Winner of Session Best Presentation Award.
整理番号（事務で記載）（／）