文献

J-GLOBAL ID：201402261674078501   整理番号：14A0300402

確率的にサンプリングされたデータ制御を介した部分的に未知の遷移確率を持つMarkovジャンピングニューラルネットワークの指数同期化

Exponential synchronization of Markovian jumping neural networks with partly unknown transition probabilities via stochastic sampled-data control

著者 (4件)： CHANDRASEKAR A. (Dep. of Mathematics, Bharathiar Univ., Coimbatore-641 046 Tamil Nadu, IND) ,  RAKKIYAPPAN R. (Dep. of Mathematics, Bharathiar Univ., Coimbatore-641 046 Tamil Nadu, IND) ,  RIHAN Fathalla A. (Dep. of Mathematics, Coll. of Sci., UAE Univ., Al Ain 15551, UAE) ,  LAKSHMANAN S. (Dep. of Mathematics, Coll. of Sci., UAE Univ., Al Ain 15551, UAE)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 133  ページ： 385-398  発行年： 2014年06月10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： 本論文では,Markovジャンピングパラメータおよび時変遅延を持つ遅延ニューラルネットワークのクラスに対する指数同期化について調べた。ここで考察した遷移確率は部分的に未知であるとした。さらに,サンプリング周期は,与えられた確率でランダムな形で2つの異なる値の間をスイッチングする時変性を持つこととした。エラーシステムの指数安定性を保証するために,いくつかの遅延依存型同期化基準を導き,スレーブシステムを用いてマスターシステムの確率的同期化を行った。新しい三つ組積分項,自由重みづけ行列,部分的に未知な遷移確率,凸最適化技法と相互的凸技法の両者の組合せを含んだ改良型Lyapunov-Krasovskii汎関数(LKF)を導入することにより,線形行列不等式(LMI)の形で,遅延依存型指数安定性基準を獲得した。このLKFの中では,離散時変遅延の下界に関する情報を十分に利用した。さらに,LMIに対する解を用いて,目的とするサンプリングされたデータによる同期化コントローラが解決可能になることを示した。最後に,数値例を提供し,利得行列から提案推定方式が実現可能であることを示した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *Markov連鎖 ,  確率モデル ,  標本抽出 ,  *同期制御 ,  スイッチング ,  評価基準 ,  Lyapunov関数 ,  汎関数 ,  不等式 ,  評価試験 ,  実現可能性
準シソーラス用語： *Markovジャンピングニューラルネットワーク ,  サンプリング【統計】 ,  線形行列不等式 ,  利得行列

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  制御工学一般  (IC01000V)

タイトルに関連する用語 (3件)： サンプリング ,  遷移確率 ,  指数同期化