電子回路I，制御機器II，電子基礎，ニューロコンピューティング

（1）組み合わせ最適化問題を解くニューラルネットワークの性能向上に関する研究及び階層型ニューラルネットワークの応用

（2）ニューラルネットワークを実際に電子回路で制作し、移動ロボットの制御や自転車乗りを行うロボットの制御に応用

・ニュ－ラルネットワ－クを用いることで，制御対象の厳密な数学モデルを必要とせず，自転車乗りを練習によりできるようになる．また，自転車の大きさや重さ，周囲の環境等が変化しても，ノイマン型コンピュータのように途中でプログラムを変更する必要はなく，練習をすればうまく乗れるようになると考えられる．ロボットに自転車乗り学習させるのは，子供に自転車乗りを教えるのと同じであり誰にでもできる．

・渡辺義明，吉野慶一，”エネルギー関数に最大値関数を含む組合せ最適化ニューラルネットワーク”，電子情報通信学会論文誌(D-II)，J79-D-II，5，pp942-948，1996

・吉野慶一，渡辺義明，掛下哲郎，”シグモイド状の入力―平均出力特性を持つ振動ユニットを使った　Hopfieldニューラルネットワーク”，電子情報通信学会論文誌(D-II)，J77-D-II，1，pp.219-227，1994

・吉野　慶一，野村　烈，渡辺 義明 ，”彩色マーカとステレオカメラを用いた3次元マウス”，バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌，Vol.10，No.2 ，pp.19－25 ，2006

・K.Mohri, K.Yoshino, H.Okuda and R.K.Malmhall ,"Highly Accurate Rotation-Angle Sensors Using Amorphous　Star-Shaped Cores",IEEE Trans. on Magn.,Vol.MAG-22,No.5,pp.409-411,1986

市民センターイベント，公開講座　共同研究