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免疫ネットワ-クの自律分散認識機講とその分散情報処理への応用

免疫网络自主分布式识别机制及其在分布式信息处理中的应用

基本信息

批准号：
03234214
负责人：
石田好輝
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1991
资助国家：
日本
起止时间：
1991 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

免疫機構が行う情報処理として特徴をまとめると以下の様になる。(1)相互認識;認識は相互認識ネットワ-クにより行う。(2)情報記憶;膨大なパタ-ンを記憶し識別する。(3)学習能力;パタ-ン認識能力は、学習により獲得する(遺伝ではなく、1世代で獲得)。(4)超多様性獲得;膨大なパタ-ン識別に必要な超多様性をコピ-(遺伝)によらずに、組合せ生成する。(5)論理パラドックス回避;自己/非自己認識を行う。これらのそれぞれの特徴に着目し、(1)相互認識ネットワ-クモデル(相互認識に着目)、(2)免疫学習モデル(情報記憶および免疫型学習に着目)を提案した。そのうち(1)の相互認識ネットワ-クモデルについては、そのニュ-ラルネットと同様な学習アルゴリズムを開発し「1」、その応用としてセンサ-ネットによるプロセス計装システムを開発した。プラントに付けられたセンサ-群は、相互に依存関係をもっている場合が多く、この依存関係を利用すれば、多くのテスト関系をもつネットワ-クが講成される。このセンサ-による自律分散処理は、多くのセンサ-情報が集中的に行われる前に、完全に自律分散的に行うところにその特徴がある。これは、センサ-に目としての機能にさらに、少しの情報処理機能(自律性)を加えたことにより可能となる。現在、セメントプラントの10箇所の温度センサについて、計算機シミュレ-ションによりこのセンサ-ネットワ-クのテストを行った。この10個の温度の間には、プロセスにおけるサイクロン間の物質および熱の流れからいくつかの制約関係が成立する。これを用いてセンサ-ネットを構成した「2」。同様な競合型の学習アルゴリズムを、回路のテストポイントの自動選択に適用した。これは、近くのテストポイントが相互に反発しあうような場を設計し、それによりテストポイントの一様な分散を行ったものである「3」。(2)のモデルについては、ニュ-ラルネットと同様にパタ-ン学習を行うモデルを開発した「4」。以上のモデルの他、超多様性のコピ-によらない獲得も情報の保存・転送をほとんどコピ-にたよっている情報システムに大いに発想の転換を与える情報モデルを与えてくれる。また論理パラドックス回避に着目した自己認識モデル「5」も、それが自己増殖など生物で使われている基本原理によっているので、生物的な情報システムを考えていく上で有用であると考える。最後に、これらの免疫型学習モデルと、他の生物系、経済系などの自律分散システムを参考に、これらの自律分散システムの情報処理に共通な特徴を探ってみた「6」。

Immunization Agency's Information Processing System. (1) Get to know each other; get to know each other. (2)Information memory; expansion of memory and recognition. (3) Learning ability; パタ-ンcognition ability, learning ability, and learning ability. (4) Acquisition of super polymorphic properties; it is necessary to expand the recognition of super polymorphic properties and create combinations. (5) Argumentative パラドックス avoidance; oneself/non-oneself know を行う.これらのそれぞれの特徴に目し, (1) Mutual acquaintance ネットワ-クモデル(mutual acquaintance (Information Memory Immunity Learning System), (2) Immunity Learning Program (Information Memory Program Immune Learning Program).そのうち(1)のmutual acquaintanceネットワ-クモデルについては、そのニュ-ラルネットと同様な学アルゴリズムを开発し「1」、その応用としてセンサ-ネットによるプロセス混ステムを开発た.プラントにFUけられたセンサ-Groupは、mutual dependence relationshipをもっているoccasionが多く、このdependence relationship をutilization すれば, 多くのテストrelations をもつネットワ-クがspeak as される.このセンサ-によるAutonomous decentralized processingは、多くのセンサ-Intelligence centralized The に行われる前に, the に行うところにその特徴がある which is completely self-disciplined.これは, センサ-に目としての Function にさらに, 小しのInformation processing function (autonomy) を加えたことによりMaybe となる. Now, セメントプラントの10箇所のtemperatureセンサについて、Computerシミュレ-ションによりこのセンサ-ネットワ-クのテストを行った.この10 Temperature Roomsのmatter および热の流れからいくつかのConstraint relationship がEstablishment する. The これを is composed of いてセンサ-ネットをした「2」. The same type of competitive learning system and circuit system automatically select the applicable ones.これは、Nearly the same as the original design . (2)のモデルついては、ニュ-ラルネットと同様にパタ-ン学を行うモデルを开発した「4」. The above information is saved and sent to the super multi-sexual のコピ-によらない. -にたよっているInformationシステムに大いに発思の転changeを与えるInformationモデルを与えてくれる.また理パラドックスevasionに目したKnow the モデル『5』も by myself, それが myself reproduce など creature で使われThe basic principles of ているによっているので, and the biological information システムを考えていく上で用であると考える. The last one, immune type learning system, other biology system, and system system, self-discipline dispersion systemをReferenceに、これらのAutonomous DispersionシステムのInformation Processingに公な特徴をDetectionってみた「6」.