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J-GLOBAL ID：201802214042572984   整理番号：18A1711618

時変線形行列方程式のための非線形および雑音耐性Znnモデル解法【JST・京大機械翻訳】

A nonlinear and noise-tolerant ZNN model solving for time-varying linear matrix equation

著者 (4件)： Li Xiaoxiao (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Rizhao 276826, Shandong, China) ,  Yu Jiguo (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Rizhao 276826, Shandong, China) ,  Li Shuai (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong, China) ,  Ni Lina (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 317  ページ： 70-78  発行年： 2018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： Zhangニューラルネットワーク(ZNN)は,奇数の活性化関数を単調に増加させることにより,様々な時変問題を解くことにおいて,その大きな利点のために,多数の研究者から大きな関心を引き付けている。しかし,時変行列解に対する多くの関連モデルが提案されているが,雑音がゼロであるか,雑音除去の前処理が行われている。したがって,以前に提案された多くのモデルは,現実世界の状況に適していない。本研究では,NNT-ZNNと名付けた非線形および雑音耐性ZNNモデルを提案し,行列値誤差関数に基づいて検討した。理論的に,提案したNNT-ZNNモデルは,適用したいかなる活性化関数にもかかわらず,考察した時変方程式の理論解に大域的に収束できることを証明した。さらに,得られたNNT-ZNNモデルは,雑音がゼロでない場合でも,既存のZNNモデルに比べて優れた収束性能を有することを証明した。その後,得られたNNT-ZNNモデルのシミュレーション結果を,理論解析の正当性を徹底的に検証するために,3つの実例を用いて提供した。さらに,提案したNNT-ZNNモデルと既存のZNN-1モデルの間のシミュレーション比較を実施して,それはさらに,結果としてのNNT-ZNNモデルの利用可能性と優位性,およびノイズに対するロバスト性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音安定度 ,  *モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  誤差関数 ,  ロバスト性 ,  *線形性 ,  奇数 ,  前処理 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 理論解析 ,  活性化関数 ,  *行列方程式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形および雑音耐性ZnN(NNT-ZnN) ,  活性化機能 ,  一定および時変雑音 ,  理論解析

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 (7件)： 時 ,  線形 ,  行列方程式 ,  非線形 ,  雑音耐性 ,  モデル ,  解法