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J-GLOBAL ID：201702272175087401   整理番号：17A0448140

メモリスタベース分数次数ニューラルネットワークの大域的誘引性【Powered by NICT】

Global attractivity of memristor-based fractional-order neural networks

著者 (3件)： Zhang Shuo (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, PR China) ,  Yu Yongguang (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, PR China) ,  Gu Yajuan (Department of Mathematics, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 227  ページ： 64-73  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： メムリスタに基づく分数次数ニューラルネットワーク(FNN)の,特に大域的誘引性,いくつかの動的特性を検討した。Filippov解を用いて,メムリスタに基づくFNNの解の存在を最初に成長条件下で保証されている。非Lipschitzニューロン活性化を用いて,メムリスタに基づくFNNの異なる動力学はLyapunov汎関数を用いて解析した。メムリスタに基づくFNNを提示した局所Mittag-Leffler安定性条件。地球動力学的性質を得るために,メムリスタに基づくFNNの大域的有界性を考察した。さらに,追加条件を提案し,メムリスタに基づくFNNの大域的誘引性を実現した。得られた結果の有効性を検証するために,最後に,三つの数値例を挙げる。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： 安定条件 ,  *ニューラルネットワーク ,  地球 ,  ニューロン
準シソーラス用語： 有界 ,  Lyapunov汎関数 ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分数次数ニューラルネットワーク ,  メムリスタベース ,  非Lipschitzニューロン活性化 ,  誘引性 ,  Filippov解

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)： メモリスタ ,  分数次 ,  ニューラルネットワーク ,  誘引