文献

J-GLOBAL ID：202002236964599755   整理番号：20A1811596

周期的間欠的観測フィードバック制御を用いた遅延のある確率的メモリスタニューラルネットワークの指数関数的同期【JST・京大機械翻訳】

Exponential Synchronization of Stochastic Memristive Neural Networks with Delays Using Periodically Intermittent Observation Feedback Control

著者 (3件)： Cai Jiayi (Shenzhen University,College of Mathematics and Statistic,Shenzhen,China,518060) ,  Feng Jianwen (Shenzhen University,College of Mathematics and Statistic,Shenzhen,China,518060) ,  Zhao Yi (Shenzhen University,College of Mathematics and Statistic,Shenzhen,China,518060)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCDC  ページ： 5170-5175  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： 本論文は,周期的間欠観測フィードバック制御(PIOFC)を通して遅れを有する確率的メムリスタニューラルネットワークのための平均二乗指数同期問題に焦点を合わせた。この問題の目標は,確率的摂動を許容する離散観測制御装置を設計することである。Lyapunov関数を構築することにより,ネットワークの平均二乗同期を保証する十分条件を確立した。さらに,いくつかの基準を適用して,駆動システムが応答システムに同期できることを確認した。最後に,いくつかのシミュレーション用例を挙げて,提案した方式の有効性を実証した。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： シミュレーション ,  制御装置 ,  *ネットワーク ,  Lyapunov関数 ,  フィードバック制御 ,  *指数関数 ,  駆動方式 ,  十分条件 ,  有効性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 間欠 ,  観測 ,  フィードバック制御 ,  遅延 ,  確率 ,  指数関数