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J-GLOBAL ID：201802227948819043   整理番号：18A0257093

部分混合インパルス効果を持つ確率的離散時間複合ネットワークの同期化【Powered by NICT】

Synchronization of stochastic discrete-time complex networks with partial mixed impulsive effects

著者 (5件)： Li Zhen (College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, PR China) ,  Li Zhen (The School of Automation, Xi-an University of Posts & Telecommunications, Xi-an, Shaanxi 710121, PR China) ,  Fang Jian-an (College of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai 201620, PR China) ,  Huang Tingwen (Department of Electrical and Computer Engineering, Texas A & M University, Doha 23874, Qatar) ,  Miao Qingying (The School of Continuing Education, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030, PR China)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 354  号： 10  ページ： 4196-4214  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,同期問題は部分混合インパルス効果を持つ確率的離散時間複合ネットワークのクラスについて調べた。部分混合インパルスと呼ばれる,を含む衝撃効果を局所および時変インパルス,インパルスは,ネットワークにおけるノードの画分に注射したことを意味しているが,同時に同期と非同期インパルスを含むと見なすことができる。この症例を取り扱うために,離散時間力学系における混合インパルス効果に取り組むために提案されるいくつかの数学的技術。パラメータ式の変化に基づいて,扱ったネットワークの同期は平均二乗で達成できることを保証するために導出したいくつかの十分基準。得られた基準は,混合インパルスと衝撃区間の強度に依存しているだけでなく,保守性を減らすことができる。最後に,ニューラルネットワークのための著者らの結果の有効性を示すために提示した数値例。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  衝撃 ,  力学系 ,  衝撃効果 ,  保全性
準シソーラス用語： *力積 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： インパルス ,  確率 ,  同期化