三層構造の階層型ニューラル・ネットワークにマトリクス上のパターンを学習させ,学習の過程でネットワークの構造を推移させることにより高速化をはかることを検討した。パラメーターの探索は遺伝的アルゴリズムによりおこなうため,各ユニットのシナプス荷重と閾値を遺伝子の染色体に対応づけた。451の遺伝子座からなる10組の染色体を用い学習の効率化を高めるため突然変異を考慮して最適化をおこなった。学習に影響をおよぼす因子として初期値の乱数幅,突然変異条件,ネットワーク構造条件を変化させ,それらの効果を数値的に検討した。