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J-GLOBAL ID：201902236036833938   整理番号：19A2022801

時間遅延を持つ中立型確率Markov跳躍静的ニューラルネットワークのための安定性と散逸性解析【JST・京大機械翻訳】

Stability and Dissipativity Analysis for Neutral Type Stochastic Markovian Jump Static Neural Networks with Time Delays

著者 (3件)： Cao Yang (Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong, Pokfulam, Hong Kong) ,  Samidurai R. (Department of Mathematics, Thiruvalluvar University, Vellore 631 115, India) ,  Sriraman R. (Department of Mathematics, Thiruvalluvar University, Vellore 631 115, India)
資料名： Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research (Web)  (Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research (Web))
巻： 9  号： 3  ページ： 189-204  発行年： 2019年 
JST資料番号： U8045A  ISSN： 2083-2567  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： 本論文は,時変遅れを有する一種の中立型確率的Markov Jump静的ニューラルネットワーク(NTSMJSNNs)のためのグローバル漸近安定性と散逸性問題を研究した。いくつかの拡張遅延依存項を有する適切なLyapunov-Krasovskii汎関数(LKF)を構築することによって,積分項の導関数を結合するために積分不等式を用いることによって,いくつかの新しい十分条件を得て,それは平均二乗におけるグローバル漸近安定性を確実にした。本論文で得られた結果を,三重線形行列不等式(LMIs)によって表現し,その実行可能な解を,有効なMATLAB LMI制御ツールボックスによって検証することができた。最後に,例とシミュレーションを示し,提案した結果の妥当性と利点を示した。Copyright 2019 Yang Cao et al., published by Sciendo Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  積分 ,  導関数 ,  不等式 ,  十分条件 ,  汎関数 ,  漸近安定
準シソーラス用語： ツールキット ,  MATLAB ,  線形行列不等式 ,  遅延依存 ,  時変遅れ ,  *Markov跳躍系 ,  *時間遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 静的ニューラルネットワーク ,  散逸性分析 ,  Markov跳躍 ,  時変遅延

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 遅延 ,  中立 ,  確率 ,  Markov跳躍 ,  ニューラルネットワーク ,  安定性 ,  散逸 ,  解析