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J-GLOBAL ID：202002216595437793   整理番号：20A2036845

多比例遅延を持つインパルス性Cohen-Grossbergニューラルネットワークの大域的漸近周期【JST・京大機械翻訳】

Global Asymptotic Period.icity of Impulsive Cohen-Grossberg Neural Networks with Multi-Proportional Delays

著者 (2件)： Zhou Liqun (Tianjin Normal University,School of Mathematics Science,Tianjin,P. R. China,300387) ,  Zhao Zhixue (Tianjin Normal University,School of Mathematics Science,Tianjin,P. R. China,300387)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 831-836  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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,多重比例遅延を持つインパルスCohen-Grossbergニューラルネットワーク(ICGNN)の大域的漸近周期性(GAP)を扱った。遅延依存GAP基準を,調整可能なパラメータを導入し,Lyapunov汎関数を巧みに設計し,不等式技術を用いて,2つのケースとシミュレーションによる数値例によって検証する。Copyright 2020 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： 不等式 ,  *ニューラルネットワーク ,  多重化
準シソーラス用語： 力積 ,  Lyapunov汎関数 ,  遅延依存 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 比例 ,  遅延 ,  Cohen-Grossbergニューラルネットワーク ,  周期