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J-GLOBAL ID：201702245316084149   整理番号：17A0755741

信頼できないリンクを持つMarkovジャンプニューラルネットワークのための拡張散逸状態推定【Powered by NICT】

Extended Dissipative State Estimation for Markov Jump Neural Networks With Unreliable Links

著者 (4件)： Shen Hao (School of Electrical and Information Engineering, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China) ,  Zhu Yanzheng (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Lixian (School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Park Ju H. (Department of Electrical Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan, Korea)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 2  ページ： 346-358  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,離散時間Markovジャンプニューラルネットワーク(NN)に対する拡張された散逸性ベ-スの状態推定の問題を取り上げて論じ,Markov連鎖の区分的時変遷移確率の変動は平均滞留時間特性を満足するスイッチング信号の集合を受ける。NNと推定量の間の通信回線が不完全であると仮定し,信号量子化とデータパケットドロップアウトの現象が同時に起こる。本論文の目的は,Markovスイッチング推定器の設計法,得られた誤差システムが確率的に散逸拡張したことを保証するに寄与し,信頼性の低い通信リンクに起因するパケット損失と信号量子化の同時存在することである。そのような問題の可解性のための十分条件を確立した。導出された条件に基づいて,所望のMarkovスイッチング推定器の明示的表現を提示した。最後に,二つの図解例を提案した設計法の有効性を示した。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： 信号量子化 ,  *状態推定 ,  信頼性 ,  スイッチング ,  十分条件 ,  Markov連鎖 ,  推定量 ,  遷移確率 ,  パケット損失 ,  通信線路
準シソーラス用語： 決定可能性 ,  通信リンク ,  設計法 ,  Markovスイッチング ,  平均滞留時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 信頼 ,  リンク ,  ジャンプ ,  ニューラルネットワーク ,  拡張 ,  散逸 ,  状態推定