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J-GLOBAL ID：202002243059246537   整理番号：20A0779277

混合遅延を持つニューラルネットワークのための可到達集合限界:可逆凸アプローチ

Reachable set bounding for neural networks with mixed delays: Reciprocally convex approach

著者 (4件)： Chen Ruihan (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China) ,  Zhu Song (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China) ,  Qi Yongqiang (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China) ,  Hou Yuxin (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 125  ページ： 165-173  発行年： 2020年05月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  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)

抄録/ポイント： 本論文は,混合遅れを有するニューラルネットワークの可到達集合推定問題について議論した。最初に,最大Lyapunov-Krasovskii汎関数によって,可到達集合の非楕円形を得た。さらに,最大Lyapunov汎関数の導関数を計算するときに,下限補助定理と可逆凸アプローチ法を用いて,可逆凸結合項を解き,関連する決定変数を減少させた。第二に,この結果をポリトープ不確実性ニューラルネットワークに拡張し,不確実な微分可能パラメータの事例を考察した。最後に,2つの数値例と1つの応用例を挙げて,著者らの方法の妥当性を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *可到達性 ,  遅れ ,  汎関数 ,  安定性 ,  不確実性 ,  多項式 ,  凸包 ,  高次元
準シソーラス用語： Lyapunov-Krasovskii汎関数 ,  Lyapunov安定性 ,  ポリトープ ,  ポリトープ不確実性 ,  混合遅延

著者キーワード (5件)： 可到達集合 ,  最大Lyapunov汎関数 ,  混合遅延システム ,  ポリトピック不確実性 ,  相反凸

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 混合遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  可到達 ,  集合 ,  限界 ,  凸