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J-GLOBAL ID：201502278083757687   整理番号：15A0487441

マルコフジャンプパラメータのある不確実ニューラルネットワークのロバスト有限時間状態推定

Robust finite-time state estimation of uncertain neural networks with Markovian jump parameters

著者 (4件)： YAO Deyin (Coll. of Engineering, Bohai Univ., Jinzhou 121013, Liaoning, CHN) ,  LU Qing (Coll. of Engineering, Bohai Univ., Jinzhou 121013, Liaoning, CHN) ,  WU Chengwei (Information Sci. and Technol., Bohai Univ., Jinzhou 121013, Liaoning, CHN) ,  CHEN Ziran (Information Sci. and Technol., Bohai Univ., Jinzhou 121013, Liaoning, CHN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 159  ページ： 257-262  発行年： 2015年07月02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,部分的に未知の遷移確率のある不確実マルコフジャンプニューラルネットワークのロバスト有限時間状態推定問題を研究する。ニューラルネットワークにはマルコフ連鎖で決定されるモードの集合がある。最初に,ニューロン状態を推定するために状態オブザーバを設計する。2番目にリアプノフ安定理論に基づいて,部分的に未知の遷移確率のある不確実マルコフジャンプニューラルネットワークがロバスト有限時間安定となるようにロバスト安定十分条件を導出する。ついで,ロバスト安定条件は線形行列不等式(LMI)の形で表現される。これは標準のソフトウェアで簡単に解くことができる。最後に,提案する新しい設計手法の有効性を実証するために数値例を示す。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *システム ,  Markov過程 ,  跳躍現象 ,  *ニューラルネットワーク ,  Markov連鎖 ,  観測装置 ,  ロバスト性 ,  安定性 ,  *状態推定
準シソーラス用語： *マルコフジャンプシステム ,  ロバスト安定性 ,  拡張状態オブザーバ ,  *不確実ニューラルネットワーク

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルコフジャンプパラメータ ,  不確実 ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト ,  状態推定