抄録

◎森田賢太（東海大）・高瀬治彦（三重大）・森田直樹（東海大）

絶え間なく入力される時系列シンボルの中から最近頻出の順序列パターンを抽出し，抽出した順序列を一定期間記憶できることを目的とし，抽出したいシンボル列のシンボルの出現間隔とシンボルの入力のずれ考慮し，時系列シンボルから頻出シンボル列を抽出するLeaky Integrate-and-Fireモデルを用いたニューラルネットワークの構造と学習方法を提案した．
実験により，シンボルの入力間隔が一定の2シンボル長のシンボル列に対して出現頻度が高いシンボル列を抽出したことで本システムの有効性を確認した．