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J-GLOBAL ID：201702244431056266   整理番号：17A1029668

適応フィードバック制御を介した中立型のMarkov確率的結合ニューラルネットワークのための指数同期化【Powered by NICT】

Exponential Synchronization for Markovian Stochastic Coupled Neural Networks of Neutral-Type via Adaptive Feedback Control

著者 (3件)： Chen Huabin (Department of Mathematics, School of Science, Nanchang University, Nanchang, China) ,  Shi Peng (School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia) ,  Lim Cheng-Chew (School of Electrical and Electronic Engineering, The University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 7  ページ： 1618-1632  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  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,時変遅延とランダム結合強度を持つ中立型のN個の同一Markov確率的結合ニューラルネットワークのアレイに対する平均二乗とほぼ確実な感覚の両方における適応指数同期化を調べた。時変遅延を持つ中立確率的Markovシステムのための平均平方における指数安定性の一般化Lyapunov定理を最初に確立した。システムの時変遅れは有界測定可能な関数であると仮定した。,基礎となるシステムのための平均二乗における指数関数的同期を保証する十分条件を適応フィードバック制御器,M-マトリックスと代数不等式の項で与えられる下で開発した。同じ条件下で,ほぼ確実な指数同期化についても示した。数値例を提示し,提案の理論的結果の有効性と可能性を示した。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： 不等式 ,  指数関数 ,  *フィードバック制御 ,  付着強さ ,  十分条件 ,  *ニューラルネットワーク ,  代数学
準シソーラス用語： 有界 ,  指数安定性 ,  時変遅れ ,  *指数同期化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  フィードバック制御 ,  中立 ,  確率 ,  ニューラルネットワーク ,  指数同期化