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J-GLOBAL ID：201502206000369923   整理番号：15A1018760

重積分手法による部分的に未知の遷移確率を持つマルコフジャンプランダム結合ニューラルネットワークのインパルス同期

Impulsive synchronization of Markovian jumping randomly coupled neural networks with partly unknown transition probabilities via multiple integral approach

著者 (4件)： CHANDRASEKAR A. (Dep. of Mathematics, Bharathiar Univ., Coimbatore-641 046, Tamilnadu, IND) ,  RAKKIYAPPAN R. (Dep. of Mathematics, Bharathiar Univ., Coimbatore-641 046, Tamilnadu, IND) ,  CAO Jinde (Dep. of Mathematics, Southeast Univ., Nanjing, 210096, CHN) ,  CAO Jinde (Dep. of Mathematics, Fac. of Sci., King Abdulaziz Univ., Jeddah 21589, Saudi Arabia)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 70  ページ： 27-38  発行年： 2015年10月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,重積分手法による部分的に未知の遷移確率を持つ,マルコフジャンプランダム結合ニューラルネットワークのインパルス同期を研究した。ニューラルネットワークの配置はBernoulliの確率変数によって調節されるランダムな方式で結合される。本論文の目的は結合ニューラルネットワークが混合時間遅延と同期化されるように,正確に知られている遷移確率,または部分的に未知の遷移確率の双方に適する同期基準を得ることである。考察したインパルス効果は部分的に未知な遷移確率で同期できる。さらに,部分的に未知な遷移確率を持つマルコフジャンプランダム結合ニューラルネットワークを強化するために,重積分手法も提案した。Kronecker積といくつかの有用な積分不等式を用いることによって,混合遅延を持つ結合ニューラルネットワークを扱うために新しいLyapunov-Krasovskii汎関数を設計し,その結果インパルス同期基準を線形行列不等式の組で解けるようになった。最後に,理論的結果の有効性と利点を説明するために,数値例を示した。Copyright 2015 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 ,  同期制御 ,  インパルス応答 ,  *数値解析 ,  実験 ,  評価試験 ,  *Markov連鎖 ,  遅れ ,  確率モデル
準シソーラス用語： Lyapunov-Krasovskii汎関数 ,  Markovジャンプ ,  数値実験 ,  積分不等式 ,  時間遅延

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 手法 ,  遷移確率 ,  プランダム ,  ニューラルネットワーク ,  インパルス