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J-GLOBAL ID：201702233744443418   整理番号：17A1392779

拡張相互に凸行列不等式による時変遅延をもつ離散時間ニューラルネットワークの安定性解析【Powered by NICT】

Stability Analysis of Discrete-Time Neural Networks With Time-Varying Delay via an Extended Reciprocally Convex Matrix Inequality

著者 (5件)： Zhang Chuan-Ke (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  He Yong (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Jiang Lin (Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Wang Qing-Guo (Institute for Intelligent Systems, University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa) ,  Wu Min (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 10  ページ： 3040-3049  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,時変遅延を持つ離散時間ニューラルネットワークの安定性解析に関するものである。システム安定性に及ぼす時間遅れの影響の評価は,適切な遅延依存安定性基準を必要とする。本論文では,計算負荷の増加なしに保守性の低減のための新しい安定性基準を開発することである。拡張相互凸行列不等式は,一般的な逆凸結合補題(RCCL)を置換するために開発した。同じ決定変数を用いて還元推定ギャップのその利点に由来する余計な決定変数を導入することなくRCCLベース基準の保守性を低減する可能性がある。,遅延変化率の限界を持つ遅延変動依存安定性基準を確立したことをこのような遅延積型項はLyapunov関数候補に初めて導入した。最後に,提案した基準の利点は,二つの数値例を通して実証した。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： 安定判別 ,  Lyapunov関数 ,  *凸形 ,  *安定性解析 ,  保全性
準シソーラス用語： 凸結合 ,  計算負荷 ,  遅延依存安定性 ,  影響評価 ,  時間遅れ ,  *離散時間ニューラルネットワーク ,  *時変遅れ ,  *行列不等式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  凸 ,  行列不等式 ,  時変遅延 ,  離散時間ニューラルネットワーク ,  安定性解析