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J-GLOBAL ID：201702243377566499   整理番号：17A0314370

異なるmemductance関数を用いたメモリスタ型リカレントニューラルネットワークにおける有界および非有界漏れ時変遅延の影響【Powered by NICT】

Effects of bounded and unbounded leakage time-varying delays in memristor-based recurrent neural networks with different memductance functions

著者 (3件)： Chandrasekar A. (Department of Mathematics, Bharathiar University, Coimbatore 641 046, Tamilnadu, India) ,  Rakkiyappan R. (Department of Mathematics, Bharathiar University, Coimbatore 641 046, Tamilnadu, India) ,  Li Xiaodi (School of Mathematical Sciences, Shandong Normal University, Ji’nan, 250014, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 202  ページ： 67-83  発行年： 2016年08月19日 
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： 有界および非有界漏れ時変遅延の影響を持つメムリスタベースのリカレントニューラルネットワークのμ安定性解析の問題を取り上げて論じた。ニューラルネットワークのμ安定性解析の新しいアイデアを最初に与え,線形行列不等式(LMI)アプローチを用いて,安定性基準を提示した。二種類memductance関数を用いて,提案した安定性の結果を導出した。明らかに,異なるmemductance機能を持つメムリスティブニューラルネットワークは状態依存交換システムまたは状態依存連続系,従来の人工神経回路網の一般化である。Filippov解のフレームワークの下で,機能的微分包含とメムリスタに基づくニューラルネットワークの解のμ安定性解析は,適切なLyapunov-Krasovskii汎関数,適切な不等式とLMIを構築することにより保証される。本論文で動的解析は,Filippov型の不連続右辺を伴う集合値写像と汎関数微分方程式の理論を利用している。漏れ時変遅れが本論文で考察した有界,非有界と微分可能であることである。ニューロン活性化関数および非有界時変遅延の情報を考慮して,いくつかの改善された結果は,LMIで得られ,これらはMATLAB LMIツールボックスにより試験した。メムリスタに基づくモデルをニューラルネットワークの設計のための関連範囲を拡大する,新しい効果的な結果はまた,神経回路網の定性的解析のツールボックスが豊富になった。最後に,数値例により,提案した理論的結果の有効性を実証した。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： 連続系 ,  微分 ,  不連続性 ,  安定判別 ,  汎関数 ,  安定性解析 ,  神経回路網 ,  不等式 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： MATLAB ,  活性化関数 ,  時変遅れ ,  線形行列不等式 ,  *有界 ,  *リカレントニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： メモリスタ ,  μ安定性 ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数 ,  非有界時変遅延

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 (5件)： 関数 ,  メモリスタ ,  リカレントニューラルネットワーク ,  有界 ,  時変遅延