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J-GLOBAL ID：201702240147406036   整理番号：17A1483781

サンプル値制御を用いたニューラルネットワークのクラスの指数関数的同期化【Powered by NICT】

Exponential synchronization of a class of neural networks with sampled-data control

著者 (4件)： Ge Chao (The Institute of Information Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China) ,  Wang Bingfang (The Institute of Information Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China) ,  Wei Xian (Shijiazhuang Institute of Railway Technology, Shijiazhuang 050000, China) ,  Liu Yajuan (The School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 315  ページ： 150-161  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  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,サンプル値制御下での離散遅延および分散遅延を持つあるクラスの神経回路網のためのマスタ-スレーブ同期の問題を研究した。いくつかの新しい項を導入することにより,新規区分的時間依存Lyapunov-Krasovskii汎関数(LKF)は,システムの実際のサンプリング情報と非線形関数ベクトルの利用可能な特性を完全に捕捉するために構築した。LKFとWritingerベース不等式に基づいて,誤差システムの指数安定性を保証するために得られたより保守的でない同期基準と,スレーブシステムはマスターシステムと同期させた。設計されたサンプル値制御器は線形行列不等式(LMI)集合を解くことにより得られるが,これは最大サンプリング周期と減衰速度に依存する。基準は既存の研究で得られたものよりも保守性が少ない。数値例により提案した手法の有効性と利点を例証するために提示した。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： *指数関数 ,  汎関数 ,  保全性 ,  ベクトル ,  *サンプル値制御系 ,  保全 ,  神経回路網 ,  *ニューラルネットワーク ,  時間依存性 ,  不等式
準シソーラス用語： 減衰率 ,  線形行列不等式 ,  指数安定性 ,  非線形関数 ,  分散型遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 指数同期化 ,  サンプル値制御 ,  線形行列不等式(LMI) ,  ニューラルネットワーク

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)： サンプル値制御 ,  ニューラルネットワーク ,  クラス ,  指数関数 ,  同期化