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J-GLOBAL ID：201902234367797970   整理番号：19A2666023

比例遅延を持つメモリスタ神経回路網の有限時間同期化【JST・京大機械翻訳】

Finite-Time Synchronization of Memristive Neural Networks with Proportional Delay

著者 (3件)： Xiong Xiaolin (School of Mathematical Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing, China) ,  Tang Rongqiang (School of Mathematical Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing, China) ,  Yang Xinsong (School of Mathematical Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing, China)
資料名： Neural Processing Letters  (Neural Processing Letters)
巻： 50  号： 2  ページ： 1139-1152  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0953A  ISSN： 1370-4621  CODEN： NPLEFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 比例遅延を有するメムリスティックニューラルネットワーク(MNNs)のための有限時間同期の問題を考察した。比例遅延は有界でなく,無限時間分布遅延とは異なるので,古典的有限時間解析技術はもはや適用できない。最初に,不連続状態フィードバック制御装置を設計し,遅延MNNsは有限整定時間で駆動応答同期を達成した。Filipov解とLyapunov汎関数法を用いて,十分条件を導いた。比例遅延は有界ではないが,完全同期を実現でき,整定時間を明示的に推定できることを示した。次に,制御利得を低減するために,有限時間問題に対して特別な適応制御器を設計した。最後に,数値シミュレーションを行い,理論結果の有効性を検証した。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *神経回路網 ,  適応制御 ,  十分条件 ,  ニューラルネットワーク ,  利得 ,  有効性 ,  不連続性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  Lyapunov汎関数 ,  整定時間 ,  状態フィードバック制御 ,  時間分布 ,  有界 ,  *時刻同期 ,  *メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 記憶 ,  ニューラルネットワーク(NN) ,  有限時間同期化 ,  比例遅延

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 比例 ,  遅延 ,  メモリスタ ,  神経回路網 ,  同期化