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J-GLOBAL ID:201702226330091367   整理番号:17A0448192

多重フェージング測定によるメモリスタ型ニューラルネットワークのためのH∞状態推定【Powered by NICT】

H ∞ state estimation for memristive neural networks with multiple fading measurements
著者 (6件):
資料名:
巻: 230  ページ: 23-29  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文の注目は主に多重フェージング測定を有する離散時間メムリスティブニューラルネットワーク(MNNs)の種類のためのH∞状態推定器の設計問題に集中した。多重フェージング測定の現象は区間上の予め決められた分布に従う個々の確率変数の集合によって表現される[0,1]。MNNsからなる拡大系と推定誤差の動力学を性能解析を実行するために提案した。,Lyapunov関数法と組み合わせた差介在物理論のフレームワークの下で,指数平均二乗安定性だけでなく,H∞性能指数を保証するために確立されているいくつかの十分条件。さらに,望ましい推定器パラメータは凸最適化問題の解の観点から得られた。最後に,数値例はこの論文で設計法の信頼性と有用性をチェックするために利用した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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ニューロコンピュータ 
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