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J-GLOBAL ID：202002244239768275   整理番号：20A0079919

混合時間遅延とフェージング測定による離散時間メモリスタニューラルネットワークのための遅延分布依存H_∞状態推定【JST・京大機械翻訳】

Delay-Distribution-Dependent $H_¥infty$ State Estimation for Discrete-Time Memristive Neural Networks With Mixed Time-Delays and Fading Measurements

著者 (4件)： Liu Hongjian (School of Mathematics and Physics, Anhui Polytechnic University, Wuhu, China) ,  Wang Zidong (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Shen Bo (School of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Dong Hongli (Institute of Complex Systems and Advanced Control, Northeast Petroleum University, Daqing, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 50  号： 2  ページ： 440-451  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,ランダムに発生する混合時間遅れとフェージング測定の下で離散時間設定における一種のメムリスティブニューラルネットワークのためのH_∞状態推定問題に取り組んだ。この問題の主な目的は,状態推定の誤差動力学を確実にする状態推定器設計アルゴリズムを提案することである。著者らは,一定のスイッチング関数を提唱して,離散時間の状態依存特性を説明した。ロバストな解析理論とLyapunov関数解析理論に頼ることにより,望ましい推定性能を保証するためのいくつかの十分条件を導出した。得られた十分条件は離散時間遅れのサイズと分布した時間遅れの確率分布則だけでなく,採用したRiceフェージングモデルの係数の統計情報にも依存する。確立された存在条件に基づいて,望ましい推定器の利得行列を,利用可能なソフトウェアパッケージを通して効率的にチェックできる行列不等式の集合の実現可能性によって得た。最後に,数値シミュレーション結果を提供して,主要結果の妥当性を示した。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： 利得 ,  *混合時間 ,  Lyapunov関数 ,  プログラムパッケージ ,  確率分布 ,  十分条件 ,  ロバスト性 ,  *状態推定 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  行列不等式 ,  統計情報 ,  Riceフェージング ,  時間遅れ ,  スイッチング関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 混合時間 ,  遅延 ,  フェージング ,  分布 ,  状態推定