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J-GLOBAL ID：201702266952810897   整理番号：17A0448272

時変遅延を持つニューラルネットワークのための改良型指数安定性基準【Powered by NICT】

Improved exponential stability criterion for neural networks with time-varying delay

著者 (4件)： Liu Xiaofan (School of Mathematics and Statistics, Central South University Changsha, Hunan 410083, China) ,  Liu Xinge (School of Mathematics and Statistics, Central South University Changsha, Hunan 410083, China) ,  Tang Meilan (School of Mathematics and Statistics, Central South University Changsha, Hunan 410083, China) ,  Wang Fengxian (School of Mathematics and Statistics, Central South University Changsha, Hunan 410083, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 234  ページ： 154-163  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)

抄録/ポイント： 本論文では,時変遅延を持つニューラルネットワーククラスの指数安定性を検討した。改善積分不等式は,補助関数に基づく積分不等式を拡張し導出した。いくつかの新しい積分項を有する新規Lyapounov Krasovskii汎関数(LKF)を構築した。改善積分不等式,相互凸組合せアプローチに基づいて,時変遅延を持つニューラルネットワークのためのより保守的でない指数安定性基準を得た。本論文で提案した方法の有効性を数値例により説明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不等式 ,  *ニューラルネットワーク ,  汎関数 ,  凸形 ,  積分 ,  保全
準シソーラス用語： *指数安定性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ニューラルネットワーク ,  時変遅延 ,  積分不等式 ,  指数安定性

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時変遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  指数 ,  安定性基準