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J-GLOBAL ID：201802246522318502   整理番号：18A1209121

ランダムに変化するトポロジーを持つ複雑ネットワークのための分散制約状態推定【JST・京大機械翻訳】

Variance-Constrained State Estimation for Complex Networks With Randomly Varying Topologies

著者 (4件)： Dong Hongli (Institute of Complex Systems and Advanced Control, Northeast Petroleum University, Daqing, China) ,  Hou Nan (Institute of Complex Systems and Advanced Control, Northeast Petroleum University, Daqing, China) ,  Wang Zidong (Department of Computer Science, Brunel University London, London) ,  Ren Weijian (Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Networking and Intelligent Control, Northeast Petroleum University, Daqing, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 29  号： 7  ページ： 2757-2768  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  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： 本論文は,ランダムに変化するトポロジー,確率的内部結合,および測定量子化を有する非線形時変複合ネットワークの分類のための変分制約H_∞状態推定問題を研究した。Kroneckerデルタ関数とMarkovジャンプパラメータを用いて,ネットワークトポロジーのランダム変化を記述した。Gauss確率変数を導入して,複雑なネットワークの内部結合における確率的擾乱をモデル化した。一種の不完全な測定として,透過過程における信号歪現象を説明するために,測定量子化を考慮した。既知の統計的特性を有する確率的非線形性を利用して,複雑なネットワークの確率的進化を記述した。量子化された測定と確率的内部結合の同時存在において,推定誤差と望ましいH_∞性能要求に関する規定された分散制約が有限層上で保証されるような有限層推定器を設計することを目的とした。一連の再帰線形行列不等式により十分条件を確立し,次に,推定器利得パラメータを導出した。シミュレーション例を提示して,提案した推定器設計アルゴリズムの有効性と適用性を例示した。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： *状態推定 ,  十分条件 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  *位相幾何学 ,  量子化 ,  変分法 ,  利得 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  非線形性 ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  確率変数 ,  ネットワークトポロジー ,  *複雑ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： トポロジー ,  複雑ネットワーク ,  制約 ,  状態推定