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J-GLOBAL ID：201702274702006309   整理番号：17A1622618

分散型時変遅延を持つニューラルネットワークの非脆弱有限時間H∞状態推定【Powered by NICT】

Non-fragile finite-time H _∞ state estimation of neural networks with distributed time-varying delay

著者 (4件)： Syed Ali M. (Department of Mathematics, Thiruvalluvar University, Vellore632 115, Tamilnadu, India) ,  Saravanan S. (Department of Mathematics, Thiruvalluvar University, Vellore632 115, Tamilnadu, India) ,  Zhu Quanxin (School of Mathematical Sciences and Institute of Finance and Statistics, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China) ,  Zhu Quanxin (Department of Mathematics, University of Bielefeld, Bielefeld D-33615, Germany)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 354  号： 16  ページ： 7566-7584  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  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,ニューラルネットワークの非脆弱有限時間H∞状態推定問題は,分散型時間遅延を検討した。修正Lyapunov-Krasovskii汎関数および線形行列不等式(LMI)技法に基づいて,誤差システムが保証H∞性能を有する有限時間有界であることをこのような新しい遅延依存基準を提示した。より保守性の低い結果を得るために,Writingers積分不等式,交互凸アプローチを採用した。推定量利得行列は,LMIを解くことにより達成できた。最後に,数値例により,提案手法の有効性を実証した。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： 保全性 ,  積分 ,  凸形 ,  汎関数 ,  *状態推定 ,  *ニューラルネットワーク ,  不等式 ,  推定量 ,  利得
準シソーラス用語： 遅延依存性基準 ,  有界 ,  線形行列不等式 ,  時間遅れ ,  *時変遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時変遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  脆弱 ,  状態推定