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J-GLOBAL ID：201702261081781224   整理番号：17A0406471

時変遅延および非線形摂動を持つ離散時間リカレントニューラルネットワークのための新しいロバスト安定性条件【Powered by NICT】

New robust stability condition for discrete-time recurrent neural networks with time-varying delays and nonlinear perturbations

著者 (3件)： Hua Changchun (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China) ,  Wu Shuangshuang (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China) ,  Guan Xinping (Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 219  ページ： 203-209  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,ロバストな遅延依存安定性問題は,時変遅延と非線形摂動を持つ離散時間リカレントニューラルネットワーク(DRNNs)について研究した。新しい総和不等式を提案したが,それはシステム状態の二重総和考慮に関する情報を,さらに離散Writingerベース不等式を拡張した。新しい不等式とLyapunov-Krasovskii汎関数の手法を利用して,時変遅延および非線形摂動を持つDRNNsのロバスト安定性に対する十分条件を線形行列不等式の項で得られている。数値例は,提案した方法が効果的であり,より保守性の低い結果を提供するのを示すために含まれている。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 ,  保全性 ,  汎関数 ,  *ロバスト性 ,  十分条件
準シソーラス用語： 線形行列不等式 ,  遅延依存安定性 ,  *ロバスト安定性 ,  *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)： リカレントニューラルネットワーク ,  時変遅延 ,  非線形摂動 ,  不等式総和

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)： 時変遅延 ,  非線形摂動 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  ロバスト ,  安定性条件