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J-GLOBAL ID：201702279729929759   整理番号：17A0314560

不均一次元delaidニューラルネットワークのマスター-スレーブ同期化【Powered by NICT】

Master-slave synchronization of heterogeneous dimensional delayed neural networks

著者 (4件)： Li Tao (School of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, PR China) ,  Wang Ting (School of Information Science and Technology, Nanjing Forestry University, Nanjing 210042, PR China) ,  Zhang Guobao (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, PR China) ,  Fei Shumin (School of Automation, Southeast University, Nanjing 210096, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 205  ページ： 498-506  発行年： 2016年09月12日 
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,同期の問題は不均一寸法を有するマスタスレーブdelaidニューラルネットワーク(DNN)のクラスを研究した。低次元オブザーバを設計し,拡張型Lyapunov-Krasovskii汎関数を選択することにより,誤差システムに対する遅延依存安定性基準を提示し,同期はパラメータの変換による線形行列不等式(LMI)の項によって定式化した。特に,いくつかの新しい不等式手法を用いたので,以前に無視情報は議論中の再考されることができ,保守性を効果的に低減することができた。さらに,提案した条件を提示することができ,制御器利得を提案LMIを解くことで調べることができる。最後に,二つの数値例を示した結果を例証するために提示した。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： 制御装置 ,  定式化 ,  利得 ,  汎関数 ,  不等式 ,  保全性 ,  *ニューラルネットワーク ,  線形行列不等式 ,  遅延依存安定性 ,  低次元オブザーバ

著者キーワード (5件)： Delaidニューラルネットワーク(DNNs) ,  マスター-スレーブ同期化 ,  低次元化オブザーバ ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数(LKF) ,  LMIアプローチ

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 (5件)： 不均一 ,  次元 ,  ニューラルネットワーク ,  マスター ,  同期化