高温工学試験研究炉(HTTR)は、初めて30日間の定格運転(原子炉出口冷却材温度850$^{\circ}$C)を平成19年3月27日から4月26日にかけて実施した。本運転において、ニューラルネットワークを用いた運転監視モデルによりHTTRの監視を行い、定格出力時における状態量の微少な変動の検知性能について検証した。運転監視に用いたニューラルネットワークは、3層構造の階層型で31入力31出力、隠れ層が20ユニットから形成されるオートアソシアティブネットワークで、学習則には誤差逆伝播法を用いた。運転監視モデルについては、原子炉出力30\%$\sim$定格運転間の出力上昇中のデータをランダムに学習させて初期学習モデルを構築し、定格運転時の原子炉の燃焼等に伴う状態量の変化に合わせて、初期学習モデルの内部構造を変えていく適応学習を行いながら運転監視を行った。その結果、制御系動作による微少な状態量の変動等を検知し、原子炉施設の早期異常診断に適用できる見通しを得た。