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J-GLOBAL ID：201702250955375753   整理番号：17A0619644

分散遅延とフェージングチャネルを介してランダムに生じる不確定性を持つ離散時間ニューラルネットワークのH_∞状態推定

H ∞ state estimation for discrete-time neural networks with distributed delays and randomly occurring uncertainties through Fading channels

著者 (5件)： Hou Nan (College of Electrical and Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China) ,  Dong Hongli (College of Electrical and Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China) ,  Wang Zidong (Department of Computer Science, Brunel University London, Uxbridge, Middlesex, UB8 3PH, United Kingdom) ,  Ren Weijian (College of Electrical and Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China) ,  Alsaadi Fuad E. (Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 89  ページ： 61-73  発行年： 2017年05月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,無限分散遅延とフェージングチャネルを前提とする不確定な離散時間ニューラルネットワークの一種に対するH_∞状態推定問題を調べた。ネットワーク状態の変動のランダム特性を反映するランダムに生じる不確定性(ROU)を導入し,測定信号が送信される信頼できない可能性があるネットワーク媒体を説明するチャネルフェージング現象を考慮した。ROUを抑えるために一連のBernoulli分布ホワイト系列を用い,チャネル係数が[0,1]である確率密度関数と相互に独立なランダム変数である第Lライスフェージングモデルを利用した。推定誤りのダイナミクスが漸近的に安定である一方で,所定のH_∞性能制約を満たすような状態推定器を設計することを目指した。Lyapunov-Krasovskii汎関数と確率的解析理論の採用によって,所望の状態推定器の存在を保証する十分条件を証明し,そうした推定器の陽的表現を獲得した。提案した手法の有効性を検証するために,シミュレーション例を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *汎関数 ,  *フェージング【通信】 ,  通信チャネル ,  離散時間系 ,  状態推定 ,  確率密度関数 ,  システムダイナミックス ,  確率モデル ,  十分条件 ,  計算機シミュレーション ,  評価試験
準シソーラス用語： *Lyapunov-Krasovskii汎関数 ,  フェージングチャネル ,  漸近的安定性

著者キーワード (5件)： Recurrent neural networks ,  Randomly occurring uncertainties ,  Infinitely distributed delays ,  Channel fadings ,  State estimation

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (40件)：

• Arik, S. (2014a). An improved robust stability result for uncertain neural networks with multiple time delays. Neural Networks, 54, 1-10.
• Arik, S. (2014b). New criteria for global robust stability of delayed neural networks with norm-bounded uncertainties. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 25(6), 1045-1052.
• Arik, S. (2016). Dynamical analysis of uncertain neural networks with multiple time delays. International Journal of Systems Science, 47(3), 730-739.
• Boyd, S., Ghaoui, L E., Feron, E., & Balakrishnan, V. (1994). Linear matrix inequalities in system and control theory. Philadelphia, PA: SIAM.
• Chen, H., Liang, J., & Wang, 1 (2016). Pinning controllability of autonomous Boolean control networks. Science China Information Sciences, 59(7), http://dx.doi.org/10.1007/s11432-016-5579-8, Art. No. 070107.

タイトルに関連する用語 (5件)： 分散遅延 ,  フェージングチャネル ,  不確定性 ,  離散時間ニューラルネットワーク ,  状態推定