生物の歩行や遊泳といった周期的な動作は、脊髄に存在するCentral Pattern Generator（CPG）と呼ばれる神経回路網が司っていることが明らかになっており、ロボット制御を初め様々な応用に向けた研究が行われている。本論分では従来のCPGモデルを実数型から複素数型へと拡張し、外部入力の違いによって複数の異なる波形が出力できるCPGモデルおよびモデルのパラメータを獲得すべく同時摂動最適化法によるパラメータ学習法の提案を行った。提案手法により、3種類の異なる複素波形を生成可能なCPGモデルのパラメータの学習に成功した。