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J-GLOBAL ID：202202231042880981   整理番号：22A0913984

時変行列不等式の有限時間解を求める新しい積分設計スキームの設計と解析【JST・京大機械翻訳】

Design and Analysis of a Novel Integral Design Scheme for Finding Finite-Time Solution of Time-Varying Matrix Inequalities

著者 (4件)： Zeng Yuejie (College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Li Kenli (College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Xiao Lin (Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Computing and Language Information Processing, Hunan Normal University, Changsha, China) ,  Liao Qing (College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing  (IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing)
巻： 10  号： 1  ページ： 267-279  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2430A  ISSN： 2168-6750  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： 線形不等式の解決は,様々な分野で広く使用され,実際の工学応用において,ますます重要な役割を果たす。しかしながら,この問題を解決するための既存の再帰ニューラルネットワークモデルは,雑音なしで大域的収束を達成するだけである。この短所を克服するために,本論文では,時変行列不等式のロバスト解を見つけるための新しい積分設計方式を提案した。このモデルのコアアイディアは,誤差関数の構築に積分項を追加することであり,モデルには誤差メモリがあり,静的差異を除去する。一方,適切な活性化関数(AFs)を積分項雑音耐性ゼロニューラルネットワーク(ITNTZNN)モデルに用いて,それは誤差関数が有限時間収束を達成することができる。ITNTZNNモデルのノイズ許容特性を理論解析によって証明して,収束時間の上限を得た。数値的シミュレーション結果は,ITNTZNNモデルの有限時間と雑音耐性特性を実験的に検証した。Copyright 2022 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： 記憶装置 ,  誤差 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  収束 ,  *不等式 ,  雑音安定度 ,  線形性 ,  モデル ,  ロバスト性 ,  誤差関数
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  活性化関数 ,  理論解析 ,  *行列不等式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 時 ,  行列不等式 ,  解 ,  積分 ,  設計 ,  スキーム ,  解析