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J-GLOBAL ID:202002233680117994   整理番号:20A1935541

分数次Hopfieldニューロンネットワークの安定性解析と雑音誘起コヒーレンス共鳴【JST・京大機械翻訳】

Stability Analysis of Fraction-Order Hopfield Neuron Network and Noise-Induced Coherence Resonance
著者 (2件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7803A  ISSN: 1024-123X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,分数次数Hopfieldニューロンネットワークの動的挙動を調べた。最初に,Mittag-Leffler安定性解析を行い,いくつかの十分条件を得た。理論解析に基づいて,分数次数Hopfieldニューロンネットワークの安定性を決定する2つの基準を提示して,それらの間の比較を数値シミュレーションとともに理論解析によって与えた。提案した基準に従って,適切なシステムパラメータを選択することにより,分数次数Hopfieldニューロンネットワークが平衡点またはアトラクタに安定化でき,それは周期的軌道または2点である。第2に,ニューロンネットワークの複雑な環境における避けられないノイズを考慮して,分数次数Hopfieldニューロンネットワークの力学に及ぼすノイズの影響を,変動係数と数値シミュレーションの計算によって議論した。結果は,ランダムノイズが特定の雑音強度のために分数次数Hopfieldニューロンネットワークにおいてコヒーレンス共鳴を引き起こすことができることを示唆した。Copyright 2020 Xuerong Shi and Zuolei Wang. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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ニューロコンピュータ  ,  システム・制御理論一般 
引用文献 (45件):

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