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J-GLOBAL ID：201802227813444238   整理番号：18A2112461

確率的混合時変遅延を持つメモリスタベースBAMニューラルネットワークの漸近的反同期化とその応用【JST・京大機械翻訳】

Asymptotic anti-synchronization of memristor-based BAM neural networks with probabilistic mixed time-varying delays and its application

著者 (7件)： Yuan Manman (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Yuan Manman (Beijing Key Laboratory of Knowledge Engineering for Materials Science, Beijing 100083, China) ,  Wang Weiping (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Wang Weiping (Beijing Key Laboratory of Knowledge Engineering for Materials Science, Beijing 100083, China) ,  Luo Xiong (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Luo Xiong (Beijing Key Laboratory of Knowledge Engineering for Materials Science, Beijing 100083, China) ,  Li Lixiang (Information Security Center, State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： Modern Physics Letters B. Condensed Matter Physics, Statistical Physics, Applied Physics  (Modern Physics Letters B. Condensed Matter Physics, Statistical Physics, Applied Physics)
巻： 32  号： 24  ページ： 1850287  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0431A  ISSN： 0217-9849  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,メムリストーベース双方向連想記憶ニューラルネットワーク(MBAMNN)の漸近反同期問題とネットワーク安全通信におけるその応用に関するものである。最初に,確率的遅れを持つMBAMNNの新しいモデルを提案した。Bernoulli分布確率変数を確立することにより,送信時間変化遅延の情報を研究した。第二に,よりロバストで安全なシステムを提供するために,MBAMNNに基づく新しい反同期モデルを開発した。ネットワーク安全通信システムにおける暗号化と復号化のプロセスを確認するために,適応則を注意深く設計した。最後に,いくつかの数値例を示し,提案した機構の有効性と適用性を実証した。Copyright 2018 World Scientific Publishing Company 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 ,  連想メモリ ,  ロバスト性 ,  適応性 ,  *ネットワーク ,  通信網 ,  通信 ,  安全性 ,  連想記憶方式 ,  経時変化 ,  暗号 ,  復号化 ,  通信方式
準シソーラス用語： 確率変数 ,  *時変遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 双方向連想メモリ(BAM)ニューラルネットワーク ,  メムリスタ ,  反同期化 ,  確率的時変遅延 ,  安全な通信

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  時変遅延 ,  BAMニューラルネットワーク ,  同期化 ,  応用