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J-GLOBAL ID：201702247328077678   整理番号：17A0791953

時変遅延と確率的ゆらぎのあるメモリスタベースニューラルネットワークの指数関数的同期化【Powered by NICT】

Exponential synchronization of memristor-based neural networks with time-varying delay and stochastic perturbation

著者 (4件)： Wang Xin (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  She Kun (School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  Zhong Shouming (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 611731, PR China) ,  Cheng Jun (School of Science, Hubei University for Nationalities, Hubei 445000, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 242  ページ： 131-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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,時変遅延を持つメムリスタに基づくニューラルネットワークの確率的指数同期化問題を扱った。最初に,メムリスタの状態依存特性を考慮した,複雑なメムリスタに基づくニューラルネットワークを解析するために構築したモデルの保守性が少ない。確率微分包含定理およびLyapunov汎関数手法を適用することにより,時変遅延および確率的摂動に依存することを十分な検証可能な条件が得られた。同期は線形フィードバック制御と適応フィードバック制御により実現できることを示した。導出した結果は,以前に知られている結果を補完し,改良した。最後に,数値例を示し理論的結果の有効性を検証している。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： フィードバック制御 ,  微分 ,  *ニューラルネットワーク ,  *指数関数 ,  保全性
準シソーラス用語： Lyapunov汎関数 ,  指数同期化 ,  *メモリスタ ,  *時変遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 指数同期化 ,  メモリスタに基づくニューラルネットワーク ,  時変遅延 ,  確率的システム

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 (4件)： 時変遅延 ,  確率的ゆらぎ ,  指数関数 ,  同期化