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J-GLOBAL ID：201802234779196243   整理番号：18A0755061

非周期的サンプリングとアクチュエータ飽和による記憶神経回路網のH_∞制御【JST・京大機械翻訳】

H_∞ control of memristive neural networks with aperiodic sampling and actuator saturation

著者 (4件)： Wang Jinling (College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China) ,  Jiang Haijun (College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China) ,  Ma Tianlong (Qinghai University, Xining 810016, China) ,  Hu Cheng (College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China)
資料名： International Journal of Robust and Nonlinear Control  (International Journal of Robust and Nonlinear Control)
巻： 28  号： 8  ページ： 3092-3111  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0520A  ISSN： 1049-8923  CODEN： IJRCEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,非周期的サンプリングとアクチュエータ飽和によるメムリスティックニューラルネットワークのH_∞制御問題を考察した。離散時間Lyapunov定理とサンプリングデータシステムを組み合わせた新しいアプローチを,非周期サンプリング問題に対処するために提案した。このような方法に基づき,多面体集合を選択することにより,推定誤差システムの漸近安定性と指数安定性の楕円領域を決定する十分条件を,飽和サンプリングデータ制御により得た。さらに,外乱を有するメムリスティックニューラルネットワークのH_∞性能指数も解析した。一方,オブザーバと制御装置利得を線形行列不等式の安定条件から計算した。最後に,数値例を通して理論結果の有効性を例証した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 十分条件 ,  制御装置 ,  漸近安定 ,  安定条件 ,  性能指数 ,  *神経回路網 ,  利得
準シソーラス用語： 線形行列不等式 ,  指数安定性 ,  推定誤差 ,  *アクチュエータ飽和 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクチュエータ飽和 ,  H∞性能指数 ,  記憶神経回路網 ,  サンプル値制御 ,  安定性

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： サンプリング ,  アクチュエータ飽和 ,  神経回路網