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J-GLOBAL ID：201702225070777129   整理番号：17A1714206

度と不等式法の新しい計算法による慣性遅延BAMニューラルネットワークのための周期解の大域的漸近安定性【Powered by NICT】

Global asymptotic stability of periodic solutions for inertial delayed BAM neural networks via novel computing method of degree and inequality techniques

著者 (4件)： Liao Huaying (Department of Mathematics and Computer Science, Nanchang Normal University, Nanchang, 330032, PR China) ,  Zhang Zhengqiu (College of Mathematics and Econometrics, Hunan University, Changsha, 410082, PR China) ,  Ren Ling (College of Mathematics and Econometrics, Hunan University, Changsha, 410082, PR China) ,  Peng Wenli (College of Mathematics and Econometrics, Hunan University, Changsha, 410082, PR China)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 104  ページ： 785-797  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  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： 第一に,一致度理論のMawhinの接続定理を組み合わせたLyapunov汎関数法によると不等式技法を用いることにより,慣性BAMニューラルネットワークのための周期解の存在に関する十分条件を得た。第二に,システムの周期解の大域的漸近安定性を保証することができる新しい十分条件をLyapunov汎関数法を用いて,不等式技法を用いて求めた。本論文では,既存の紙の活性化関数における有界性のための仮定を除去した,既存の論文で不等式形で条件を新しい条件で置換すると,周期解の事前推定法は,Lyapunov汎関数法で置き換えた。,上のシステムのための周期解の大域的漸近安定性に関する著者らの結果は,既存の論文で得られた結果よりも控えめでないと既存論文で得られたものよりも新しい。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *周期解 ,  *不等式 ,  十分条件 ,  *漸近安定
準シソーラス用語： 有界 ,  活性化関数 ,  Lyapunov汎関数 ,  *BAMニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 慣性BAMニューラルネットワーク ,  大域的漸近安定性 ,  周期解の存在 ,  Lyapunov汎関数法によるMawhinの継続の結合

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 度 ,  計算法 ,  慣性 ,  遅延 ,  BAMニューラルネットワーク ,  周期解 ,  漸近安定性