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J-GLOBAL ID：201802279393552791   整理番号：18A1769004

通信状態情報を用いた時間遅延ニューラルネットワークのための遠隔推定器設計【JST・京大機械翻訳】

Remote Estimator Design for Time-Delay Neural Networks Using Communication State Information

著者 (4件)： Xu Yong (Guangdong Key Laboratory of IoT Information Technology, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Liu Chang (Guangdong Key Laboratory of IoT Information Technology, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Lu Renquan (Guangdong Key Laboratory of IoT Information Technology, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Su Chun-Yi (Guangdong Key Laboratory of IoT Information Technology, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 29  号： 10  ページ： 5149-5158  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： 本論文では,分散遅延と不完全な測定が含まれるニューラルネットワークのための推定器設計を検討した。ランダムに発生したニューロン依存性非線形性を用いて,ニューロンによって乱される不確実な測定を記述した。測定を多重伝送チャネル上で伝送し,Markov連鎖を導入してこれらのチャネルのパケットドロップアウトをモデル化した。1対1マップを構築し,m独立Markov連鎖を拡張して,システム解析を容易にした。パケットドロップアウトの事例に基づいて,チャネル状態と呼ばれる新しい変数を定義し,チャネル状態依存推定器を,推定器の数と性能の間をトレードオフするように設計した。十分条件を確立し,拡張システムが確率的に安定であり,厳密な(Q,S,R)-γ散逸性を満足することを保証した。線形行列法を用いて推定器利得を導出した。最後に,開発した方法の有効性を例証するために例を適用した。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： 不確実性 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  Markov連鎖 ,  モデリング ,  システム解析 ,  多重化 ,  *通信 ,  線形性 ,  非線形性 ,  利得 ,  十分条件 ,  チャネル
準シソーラス用語： *時間遅れ ,  パケットドロップアウト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 状態情報 ,  時間遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  推定 ,  設計