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J-GLOBAL ID：201702251134848321   整理番号：17A0855693

遅延および進行変数を持つ確率的ニューラルネットワークの大域的平均二乗指数安定性【Powered by NICT】

Global mean square exponential stability of stochastic neural networks with retarded and advanced argument

著者 (6件)： Liu Ling (College of Mathematics and Statistics, Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) ,  Wu Ailong (College of Mathematics and Statistics, Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) ,  Wu Ailong (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Wu Ailong (Institute for Information and System Science, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China) ,  Zeng Zhigang (School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Huang Tingwen (Texas A & M University at Qatar, Doha 5825, Qatar)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 247  ページ： 156-164  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： 遅延および進行変数を持つ確率的ニューラルネットワークの大域的平均二乗指数安定性に焦点を当てた。一般化型の区分定数変数を持つ微分方程式の理論を用いて,代数不等式の形でいくつかの十分条件は,解の存在と一意性を保証するために提案した。区分的交互に遅れたまたは進んだ議論が存在することを考慮して,電流時間と逸脱関数のシステム状態の動的効果を推定した。全球平均二乗指数安定性の理論的解析は確率微分方程式の安定性理論により行った。最後に,数値例を利用確立された結果の有効性を例示した。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： 一意性 ,  神経回路網 ,  代数学 ,  電流 ,  不等式 ,  十分条件 ,  確率微分方程式 ,  *微分方程式
準シソーラス用語： *指数安定性 ,  *確率的ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 確率的神経回路網 ,  遅延と先進的議論 ,  平均二乗指数安定性

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遅延 ,  変数 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  平均 ,  指数安定性