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J-GLOBAL ID：201802221942364121   整理番号：18A1263184

量子化ピン止め制御による混合遅延を持つ慣性神経回路網の指数同期【JST・京大機械翻訳】

Exponential synchronization of inertial neural networks with mixed delays via quantized pinning control

著者 (4件)： Feng Yuming (Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Control of Chongqing Municipal Institutions of Higher Education, Chongqing Three Gorges University, Wanzhou, Chongqing, 404100, China) ,  Xiong Xiaolin (School of Mathematical Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China) ,  Tang Rongqiang (School of Mathematical Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China) ,  Yang Xinsong (School of Mathematical Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 310  ページ： 165-171  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： 本論文では,有界時変離散遅延と無限時間分布遅延(混合遅延)を有する結合慣性ニューラルネットワーク(CINN)の指数同期を,量子化ピン止め制御装置を設計することによって考察した。新しいLyapunov-Krasovskii汎関数を設計し,新しい加重積分不等式を用いて,線形行列不等式(LMI)により定式化した遅延依存基準を得た。既存のものと異なり,設計されたLyapunov-Krasovskii汎関数は負の項を含み,それはより少ない保存結果をもたらす。数値シミュレーションにより理論結果の有効性を検証した。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： ニューラルネットワーク ,  *量子化 ,  *神経回路網 ,  シミュレーション ,  積分 ,  定式化 ,  不等式
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  遅延依存性基準 ,  線形行列不等式 ,  加重 ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数 ,  有界 ,  *混合遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 無限時間分散遅延 ,  慣性神経回路網 ,  量子化ピン止め制御 ,  同期化

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 量子化 ,  ピン止め制御 ,  混合遅延 ,  慣性 ,  神経回路網 ,  指数