◎梅本雄大・井上浩孝（呉高専）

本研究では，パターン認識の手法の1つである自己組織化ニューラル木立を用いた追加学習によるデータの識別率の測定を行った。今回はirisデータ（データ数150個，3クラス）とletterデータ（データ数20000個，26クラス）を用いて実験を行った。測定結果より，自己組織化ニューラル木立による追加学習の特徴，また効率の良い追加学習の手法について考察を行った。