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J-GLOBAL ID：202102279047529312   整理番号：21A3081530

新しい技術を用いた付加的時変遅延を持つMarkov跳躍ニューラルネットワークのためのサンプル値同期基準【JST・京大機械翻訳】

Sampled-data synchronization criteria for Markovian jumping neural networks with additive time-varying delays using new techniques

著者 (6件)： Wu Tao (School of Mathematics, and Research Center for Complex Systems and Network Sciences, Southeast University, Nanjing 210096, PR China) ,  Cao Jinde (School of Mathematics, and Research Center for Complex Systems and Network Sciences, Southeast University, Nanjing 210096, PR China) ,  Cao Jinde (Yonsei Frontier Lab, Yonsei University, Seoul 03722, Republic of Korea) ,  Xiong Lianglin (School of Mathematics and Computer Science, Yunnan Minzu University, Kunming 650500, PR China) ,  Zhang Haiyang (School of Mathematics and Computer Science, Yunnan Minzu University, Kunming 650500, PR China) ,  Shu Jinlong (School of Mathematics and Information Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, 710062, PR China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 413  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,付加的時変遅れを有するMarkov跳躍ニューラルネットワークのサンプルデータ同期問題を研究した。最初に,三元二次関数負決定条件と両側サンプリング間隔関連Lyapunov関数(BSIRLF)法を提案した。開発した2つの新しいアプローチに基づいて,線形行列不等式(LMI)に基づくいくつかの新しい基準を確立して,付加的時変遅れを有するMarkov跳躍ニューラルネットワークの駆動応答確率的サンプリングデータ同期を保証した。一方,対応するサンプルデータ制御装置利得を,より大きなサンプリング間隔の下で設計した。最後に,開発したアプローチのアベイラビリティとメリットを2つのシミュレーション例を通して示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  Lyapunov関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  アベイラビリティ ,  利得
準シソーラス用語： *時変遅れ ,  線形行列不等式 ,  *Markov跳躍系 ,  サンプリングインターバル ,  サンプル値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Markov跳躍ニューラルネットワーク ,  付加的時変遅延 ,  サンプル値制御 ,  同期

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 時変遅延 ,  Markov跳躍 ,  ニューラルネットワーク ,  サンプル値