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J-GLOBAL ID：202202241664541990   整理番号：22A1093400

多重重みとハイブリッド結合を有する直接結合反応拡散ニューラルネットワークのための同期と制御【JST・京大機械翻訳】

Synchronization and control for directly coupled reaction-diffusion neural networks with multiple weights and hybrid coupling

著者 (2件)： Lin Shanrong (Department of Computer Science and Technology, and the Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Liu Xiwei (Department of Computer Science and Technology, and the Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 487  ページ： 144-156  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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,直接結合反応拡散ニューラルネットワーク(RDNN)の同期とピン止め制御問題を扱う。本論文におけるモデルは以下の利点を持つ:1.ネットワークを直接結合できる。2.異なる通信チャネルを表す多重結合行列がある。3.RDNNの空間情報も,ハイブリッド結合と呼ばれる状態情報と共に同期のために利用される。異なる結合行列はゼロ固有値に対応する異なる正規化左固有ベクトル(NLEVec)を持つので,NLEVecに大きく依存するLyapunov関数の設計は防止される。多重結合行列に対するNLEVecの重みづけ組合せにより,これらのNLEVec間のChebyshev距離が許容限界よりも小さいならば,十分に大きな結合強度を有するいくつかの同期とピン止め制御基準を導出できることを示した。さらに,適応結合強度の課題も対処した。いくつかの数値例を最終的にシミュレートして,獲得した結果の有効性を例示した。Copyright 2022 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： 行列 ,  固有値 ,  *ネットワーク ,  Lyapunov関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  許容限界 ,  *多重化 ,  モデル ,  *結合 ,  通信チャネル ,  固有ベクトル ,  正規化
準シソーラス用語： 空間情報 ,  結合強度 ,  結合行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 適応 ,  直接結合 ,  ハイブリッド結合 ,  多重重量 ,  反応拡散ニューラルネットワーク ,  同期

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)： 多重 ,  拡散 ,  ニューラルネットワーク