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J-GLOBAL ID：201502220513038267   整理番号：15A0837775

時変遅延を持つメムリスタに基づくニューラルネットワークに対する有限時間同期

Finite-time synchronization for memristor-based neural networks with time-varying delays

著者 (3件)： ABDURAHMAN Abdujelil (Coll. of Mathematics and System Sciences, Xinjiang Univ., Urumqi, 830046, Xinjiang, CHN) ,  JIANG Haijun (Coll. of Mathematics and System Sciences, Xinjiang Univ., Urumqi, 830046, Xinjiang, CHN) ,  TENG Zhidong (Coll. of Mathematics and System Sciences, Xinjiang Univ., Urumqi, 830046, Xinjiang, CHN)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 69  ページ： 20-28  発行年： 2015年09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： メムリスタネットワークは人間の脳の機能性を模倣するための理想的なツールである,メムリスタの物理的性質のために状況依存切り替え動作を示す。本論文では,時変遅延を持つメムリスタに基づくニューラルネットワークの一種に対する有限時間同期を考察した。不連続な右辺を持つ微分方程式の理論に基づき,分析手法,有限時間安定性理論を用い,適したフィードバック制御器を付加することによって,メムリスタに基づくカオスニューラルネットワークの有限時間同期を保証するいくつかの新しい十分条件を得た。加えて同期の整定時間の上界を推定した。さらに,得られた結果の有効性や実行可能性を示すために,数値例を与えた。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 ,  *回路部品 ,  微分方程式 ,  数学的性質 ,  フィードバック制御 ,  *カオス ,  同期制御 ,  十分条件 ,  実験 ,  評価試験
準シソーラス用語： *メモリスタ ,  数値実験

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電気・電子部品一搬  (NA05010H) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時変遅延 ,  メムリスタ ,  ニューラルネットワーク