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J-GLOBAL ID：201802245134103756   整理番号：18A1894580

ファジィハイブリッド制御による相互接続メムリスタベースのインパルスニューラルネットワークの多重同期化【JST・京大機械翻訳】

Multisynchronization of Interconnected Memristor-Based Impulsive Neural Networks With Fuzzy Hybrid Control

著者 (4件)： Hu Bin (College of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Guan Zhi-Hong (College of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Yu Xinghuo (School of Engineering, RMIT University, Melbourne, VIC, Australia) ,  Luo Qingming (Britton Chance Center for Biomedical Photonics, Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Fuzzy Systems  (IEEE Transactions on Fuzzy Systems)
巻： 26  号： 5  ページ： 3069-3084  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0509A  ISSN： 1063-6706  CODEN： IEFSEV  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,メムリスタを有する不均一なDelidインパルスニューラルネットワークのクラスと,それらの多重同期化のための集団進化を研究した。多重同期化は,システムモデルから生じる不均一性とハイブリッド性の観察と同様に,マルチタスクによって触発される多様な集団的挙動を表す。メムリスタの観点から,メムリスタに基づくインパルスニューラルネットワークは,最初にインパルス微分介在物によって表現される。メムリスティブとインパルス機構に従って,ファジィ論理則を導入し,次に,新しいファジィハイブリッドインパルスとスイッチング制御法を提示した。提案したファジィハイブリッド制御方式を用いることにより,相互接続したメモリベースのインパルスニューラルネットワークの多重同期化を,正の指数関数的収束速度で保証できることを示した。したがって,システムモデルにおける不均一性とハイブリッド性は,多重同期に寄与する得られた誤差閾値によって示すことができる。数値例を示し,開発した理論結果の有効性を実証するために比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  *ニューラルネットワーク ,  指数関数 ,  *曖昧さ ,  ファジィ論理 ,  介在物 ,  微分 ,  *相互接続 ,  システムモデル ,  記憶装置 ,  不均一性
準シソーラス用語： 収束速度 ,  *パルスニューラルネットワーク ,  *メモリスタ ,  *ハイブリッド制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： ファジィ ,  ハイブリッド制御 ,  相互接続 ,  メムリスタ ,  インパルス ,  ニューラルネットワーク ,  多重 ,  同期化