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J-GLOBAL ID：202202215909835675   整理番号：22A0411067

非有界時変遅延を持つ2次メムリスタニューラルネットワークのための非脆弱状態推定【JST・京大機械翻訳】

Non-fragile state estimation for second-order memristive neural networks with unbounded time-varying delays

著者 (3件)： Luo Ling (College of Science, China Three Gorges University, Yichang, China) ,  Jian Jigui (College of Science, China Three Gorges University, Yichang, China) ,  Zheng Sheng (College of Science, China Three Gorges University, Yichang, China)
資料名： International Journal of Adaptive Control and Signal Processing  (International Journal of Adaptive Control and Signal Processing)
巻： 36  号： 1  ページ： 88-103  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0731A  ISSN： 0890-6327  CODEN： IACPED  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： 二次メムリスタニューラルネットワーク(SMNN)を通常の一次システムに変換することなく,本論文では,非有界時変遅延を持つSMNNの非脆弱状態推定を検討した。メムリスタは,いくつかの測定可能な機能を推薦することによって不確実性として扱われる。Lyapunov関数手法,不等式技術,およびBarbalat cordanを結合することによって,新しいLyapunov汎関数を,誤差システムのための漸近安定性を論じるために提案し,いくつかの十分条件を得て,プリセット推定子の存在を保証した。非脆弱推定器を設計し,線形行列不等式を解くことによって,推定子のいくつかの明示的記述を与えた。状態変数の不確実性を克服するために,パラメータ不整合の問題を同様に考慮した。最後に,2つの用例を与えて,結果の有効性を検証した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不等式 ,  不確実性 ,  Lyapunov関数 ,  状態変数 ,  *状態推定 ,  *ニューラルネットワーク ,  不整合 ,  十分条件 ,  推定量
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  *時変遅れ ,  線形行列不等式 ,  *メモリスタ ,  *有界 ,  Lyapunov汎関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 線形行列不等式 ,  メムリスタ ,  非脆弱制御 ,  二次ニューラルネットワーク ,  状態推定

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時変遅延 ,  脆弱 ,  状態推定