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J-GLOBAL ID：202102243119809992   整理番号：21A2982118

カオス結合分数次メムリスティブニューラルネットワークの同期と画像保護におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Synchronization of Chaotic Coupled Fractional-Order Memristive Neural Networks and Its Application in Image Protection

著者 (5件)： Peng Libiao (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China) ,  Liao Qunying (Sichuan Normal University,School of Mathematical Sciences,Chengdu,China) ,  Li Xifeng (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China) ,  Bi Dongjie (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China) ,  Xie Yongle (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 1377-1381  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： 本論文では,時変遅延を持つカオス結合分数次数メムリスタニューラルネットワーク(CFMNN)に対する同期問題に焦点を当てた。分離マスタサブネットワークと結合項とコントローラを持ついくつかの同一スレーブサブネットワークから成るCFMNNのクラスを定式化し,ここで解析した。さらに,結合フィードバックコントローラを設計し,CFMNNの完全同期を実現し,線形行列不等式の観点から新しい同期基準を導いた。制御CFMNNのカオス特性を説明するために,画像暗号化方式をカオスCFMNNの同期に基づいて設計した。数値シミュレーションを行い,画像保護における有効性と潜在的用途を実証した。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： 制御装置 ,  有効性 ,  定式化 ,  *カオス
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  時変遅れ ,  線形行列不等式 ,  画像暗号化 ,  *分数次 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： カオス ,  分数次 ,  応用