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J-GLOBAL ID：201702217172565021   整理番号：17A1393826

センサ飽和を対象とした遅延型ニューラルネットワークのためのサンプル値H∞フィルタ【Powered by NICT】

Sampled-data H_∞ filter for delayed neural network subject to sensor saturation

著者 (5件)： Li Liuwen (Key Laboratory of Measurement and Control of CSE (Ministry of Education), School of Automation, Southeast University, Nanjing, 210096) ,  Zou Wenlin (School of Information Engineering, Nanjing Xiaozhuang University, Nanjing, 211171) ,  Fei Shumin (Key Laboratory of Measurement and Control of CSE (Ministry of Education), School of Automation, Southeast University, Nanjing, 210096) ,  Cao Jie (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094) ,  Wang Pan (Key Laboratory of Measurement and Control of CSE (Ministry of Education), School of Automation, Southeast University, Nanjing, 210096)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 405-410  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサ飽和を対象とした遅延型ニューラルネットワークのためのサンプル値フィルタリングの問題を取り上げて論じた。連続測定よりもむしろ,ニューラルネットワーク測定を採取し,次にフィルタに伝達されるセンサ飽和制約を同時に考慮した。入力遅延アプローチを用いて,サンプリング周期はフィルタ誤差システムにおける有界時間新しいテクノロジー・イムノアッセイ遅延に変換される。センサ飽和関数は線形部分と不感帯非線形剰余項に分解した。Lyapunov汎関数アプローチを利用することにより,十分条件をフィルタ誤差動力学は指数関数的に安定であることを保証するために得られた。最後に例を示して,提案したフィルタ手法の優位性と有用性を説明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィルタ ,  *センサ ,  十分条件 ,  連続計測 ,  線形性 ,  *ニューラルネットワーク ,  指数関数 ,  不感時間 ,  有界 ,  イムノアッセイ ,  バイオアッセイ
準シソーラス用語： 免疫学的試験 ,  Lyapunov汎関数 ,  入力遅延 ,  サンプル値フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 飽和 ,  遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  サンプル値