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J-GLOBAL ID：202102231296654542   整理番号：21A0005229

時変遅延のある離散時間セミMarkovジャンプニューラルネットワークのための確率的有限時間H→∞状態推定【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Finite-Time H_∞ State Estimation for Discrete-Time Semi-Markovian Jump Neural Networks With Time-Varying Delays

著者 (4件)： Lin Wen-Juan (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  He Yong (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Zhang Chuan-Ke (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Wu Min (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 31  号： 12  ページ： 5456-5467  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  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： 本論文では,有限時間H_∞状態推定問題を,半Markovジャンプパラメータおよび時変遅延を有する離散時間ニューラルネットワークのクラスに対して扱った。焦点は,主に,構築した誤差システムが,有限時間Lyapunov安定性理論を介して所定のH_∞性能レベルによって確率的に有限時間有界であるような状態推定器の設計にある。遅延-製品型Lyapunov汎関数を構築することによって,時変遅れの情報と活性化関数の特性を完全に考慮して,Jensen加算不等式,自由重みづけ行列方式,および拡張逆凸行列不等式を用いて,いくつかの十分条件を線形行列不等式の観点から確立し,状態推定器の存在を確実にした。最後に,シミュレーション結果による数値例を提供し,提案した結果の有効性を説明した。Copyright 2021 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 ,  不等式 ,  *状態推定 ,  加算 ,  凸形 ,  重みづけ ,  十分条件
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  Lyapunov安定性 ,  *時変遅れ ,  線形行列不等式 ,  有界 ,  Lyapunov汎関数 ,  離散時間ニューラルネットワーク ,  行列不等式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時変遅延 ,  セミ ,  ジャンプ ,  ニューラルネットワーク ,  確率 ,  状態推定