【課題】時系列データの処理方法，時系列データの処理プログラム及び時系列データの処理システムに関し、不規則なゆらぎを持つ時系列のデータ信号に内在する非線形構造を正確に抽出する。
【解決手段】不規則なゆらぎを持つ時系列のデータ信号の中から、該データ信号の変動を特徴付ける複数の第一特徴点を抽出し（Ａ２０）、該第一特徴点の近傍に第二特徴点を設定する（Ａ３０）。また、該第一特徴点から得られるゆらぎの第一状態と、該第二特徴点から得られるゆらぎの第二状態とを解析する（Ａ４０，Ａ５０）。さらに、該ゆらぎの第一状態に基づいて非線形構造のテンプレートを設定する（Ａ６０）。
該第一状態及び該第二状態のうち該テンプレートにより近い非線形構造を有する何れか一方に係る特徴点を選択する（Ａ７０）。 （もっと読む）

【課題】
時系列信号をカオス論的手法により解析を行い、そのカオス論的指標値を計算するシステムを提供することを目的とする。
【解決手段】
連続発話音声信号を含まない所定の時系列信号を読み込む手段と、処理単位毎に、読み込んだ時系列信号を切り出す手段と、読み込んだ時系列信号のカオス論的指標値を計算する手段と、を有しているカオス論的指標値計算システムであって、カオス論的指標値を計算する手段は、切り出した処理単位の時系列信号に於いて、処理対象のサンプル時刻に対するカオス論的指標値をミクロスコピックなカオス論的指標値として計算する第１の計算手段と、予め定められた時間に対する時系列信号のカオス論的指標値をマクロスコピックなカオス論的指標値として、ミクロスコピックなカオス論的指標値により計算する第２の計算手段と、を有する、カオス論的指標値計算システムである。 （もっと読む）

【課題】ノイズ信号の強度を最適化することなく信号を長期間期間記憶させる。
【解決手段】確率共振リング装置１０は、並列接続されたｍ個の確率共振素子２１−１〜２１−ｍと、各確率共振素子２１−１〜２１−ｍから出力された信号を加算する加算器２２と、加算器２２により加算された信号を遅延させる遅延器２３とを含む４個の確率共振ユニット２０−１〜２０−４を備え、各確率共振ユニット２０−１〜２０−４がリング状に一方向結合されている。 （もっと読む）

【課題】ノードに定められた入出力関係式のパラメータやノード間のリンクの重みに適切な値を設定できるようにする。
【解決手段】データ要素処理装置１０は、複数の要素のそれぞれのデータ値と、各要素間のリンクの重みづけ情報と、少なくとも１つのパラメータを含み要素の１つについて入力値と出力値との関係を定めた入出力関係情報とを記憶し、複数の要素の少なくとも一部の要素群におけるｋ（ｋは１以上の整数）個のリンクを有する要素のそれぞれの割合と、重みづけ情報と、入出力関係情報とに基づいて、要素群における入力値と出力値との関係についての評価式を生成し、生成された評価式が所定の条件を満たすように、重みづけ情報と入出力関係情報に含まれるパラメータを設定する。 （もっと読む）

カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報のカオス並びにフラクタル特性を算出し、得られたデータに所定の生成ルールを適用することにより、カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報に対するサウンド生成方法を提供することを目的とする。
カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換手順と、該基礎情報変換手順で変換したデータに基づいてカオスアトラクタ並びにフラクタル特徴を算出し、カオス特性空間並びにフラクタル特性空間を生成する手順と、該カオス特性空間生成手順並びに該フラクタル特性空間生成手順で生成したカオス並びにフラクタル特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従ってサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えるカオス並びにフラクタル性を有する基礎情報に対するサウンド生成方法によって達成される。
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【課題】ニューラルネットワークによる非線形回帰分析に基づき、モデルの冗長性を排除しつつ、多変量データ解析を行う解析支援システムを提供する。
【解決手段】複数の設計項目に関する設計空間を解析する解析支援システムは、設計空間に対して、構造方程式モデルを作成し、構造方程式モデルに含まれる因果・相関関係情報を抽出する構造方程式モデリングモジュール１１ｂと、因果・相関関係情報に基づいて、モンテカルロ法を利用し、設計空間に対してサンプリング点を発生するサンプリング点発生モジュール１１ｃと、ニューラルネットワークモデルを用いて、サンプリング点から非線形回帰モデルを作成する非線形回帰モジュール１１ｄとを備える。 （もっと読む）