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J-GLOBAL ID：201702248994369771   整理番号：17A0058276

Delaid静的ニューラルネットワークのH∞状態推定の新しい可変端子法【Powered by NICT】

New alterable terminal method on H_∞ State Estimation of Delayed Static Neural Networks

著者 (3件)： Shi Kaibo (School of Information Science and Engineering, Chengdu University, Chengdu, 610106, China) ,  Tang Yuanyan (Faculty of Science and Technology, University of Macau Taipa 853, Macua, China) ,  Zhong Shouming (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： YAC  ページ： 363-368  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,時変遅延を持つ静的ニューラルネットワーク(SNN)のためのH∞状態推定の問題を検討した。最初に,新しい可変端子法(ATM),凸結合法を適用し,調整可能なパラメータを導入することにより提案されたを採用した。第二に,ATMに基づいて,著者らは増強されたLyapunov-Krasovskii汎関数(LKF),時間遅れ変数に関連した積分間隔が固定されていない)を選択した。第三に,時変遅延誘導体H(t)を表現するために凸結合手法を導入した。相互凸アプローチとWritingerベース積分不等式を用いる事によって,誤り系が世界的に保証されたH∞性能指数γと漸近的に安定であることを,新しい条件が得られた。第4に,上記の方法で達成された優れた性能指数と希望する制御作用K。最後に,数値例を挙げて,開発した方法の有効性と優位性を説明するために示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 積分 ,  凸形 ,  汎関数 ,  不等式 ,  *ニューラルネットワーク ,  性能指数 ,  *状態推定
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  凸結合 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： ニューラルネットワーク ,  状態推定 ,  可変