文献

J-GLOBAL ID：201702221712670281   整理番号：17A1394452

センサ故障を持つ遅延型ニューラルネットワークのためのサンプル値状態推定【Powered by NICT】

Sampled-data state estimation for delayed neural network with sensor faults

著者 (4件)： Zou Wenlin (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094) ,  Cao Jie (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, 210094) ,  Li Liuwen (Key Laboratory of Measurement and Control of CSE (Ministry of Education), School of Automation, Southeast University, Nanjing, 210096) ,  Fei Shumin (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： 4103-4108  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： 本論文では,ランダムに発生するセンサ故障を持つ遅延型ニューラルネットワークのクラスに対するサンプル値状態推定問題を取り上げて論じた。連続測定の代わりに,システム測定はサンプリングし,その後,推定器に伝達される確率論的センサ故障を同時に考慮したニューラルネットワークの状態を推定した。入力遅延アプローチを用いて,サンプリング周期は推定誤差動的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。Lyapunov汎関数アプローチを採用し,LMI(線形行列不等式)法を利用して,推定誤差動力学は平均二乗で指数関数的に安定であることを保証するために導出した十分条件。最後に,シミュレーションの例は,提案の状態推定手法の有効性を示すために適用した。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： *状態推定 ,  連続計測 ,  指数関数 ,  確率論 ,  免疫学的試験 ,  *ニューラルネットワーク ,  十分条件
準シソーラス用語： 線形行列不等式 ,  Lyapunov汎関数 ,  有界 ,  推定誤差 ,  入力遅延 ,  *センサ故障 , 【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 (5件)： センサ故障 ,  遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  サンプル値 ,  状態推定