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J-GLOBAL ID：201702228031670564   整理番号：17A0448144

反応拡散項と時変遅れのある結合慣性ニューラルネットワークのピン止めサンプル値同期【Powered by NICT】

Pinning sampled-data synchronization of coupled inertial neural networks with reaction-diffusion terms and time-varying delays

著者 (3件)： Dharani S. (Department of Mathematics, Bharathiar University, Coimbatore 641 046, Tamilnadu, India) ,  Rakkiyappan R. (Department of Mathematics, Bharathiar University, Coimbatore 641 046, Tamilnadu, India) ,  Park Ju H. (Department of Electrical Engineering, Yeungnam University, 280 Daehak-Ro, Kyongson 38541, Republic of Korea)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 227  ページ： 101-107  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： 本論文の目的は,慣性添加と時変遅延を伴う結合反応拡散ニューラルネットワークのピン止めサンプル値同期の問題を調べることである。適切な変数置換により,元のシステムは,一次微分方程式に伝達される。,適切なLyapunov-Krasovskii汎関数(LKF),遅延限界のより多くの情報を用いたを構築することにより,考察したシステムのための大域漸近同期化基準をLMIの形で確立した。後天性LMIはアクセス可能なソフトウェアのいずれかを利用してその実用性を検討することができる。最後に,二例を示し,導出した基準の有効性を明らかにするために提供した。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： 微分方程式 ,  汎関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ピン止め ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： 実用性 ,  *時変遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 慣性ニューラルネットワーク ,  時変遅延 ,  反応-拡散項 ,  サンプル値ピン止め ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡散 ,  時変遅れ ,  慣性 ,  ニューラルネットワーク ,  ピン止め ,  サンプル値