文献

J-GLOBAL ID：202202253334469949   整理番号：22A0104541

パラメータ不確実性がある場合とない場合の結合した複素値メムリスティブニューラルネットワークの有限時間同期とH_∞同期【JST・京大機械翻訳】

Finite-time synchronization and H∞ synchronization of coupled complex-valued memristive neural networks with and without parameter uncertainty

著者 (2件)： Wu Fang (Tianjin Key Laboratory of Autonomous Intelligence Technology and Systems, School of Computer Science and Technology, Tiangong University, Tianjin 300387, China) ,  Huang Yanli (Tianjin Key Laboratory of Autonomous Intelligence Technology and Systems, School of Computer Science and Technology, Tiangong University, Tianjin 300387, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 469  ページ： 163-179  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： 本論文では,パラメータ不確実性の有無による結合複素値メムリスタニューラルネットワーク(CCVMNN)の有限時間同期とH_∞同期を解析した。最初に,有限時間同期(FTS)条件を,Lyapunov安定性理論を展開して,適切な制御装置を開発することによって,CCVMNNのために提示した。次に,不確実なパラメータを有する提案したCCVMNNのためのロバスト有限時間同期(RFTS)の判定基準を導出するために同様の方法を利用した。さらに,考察したネットワークが有限時間H_∞同期とロバスト有限時間H_∞同期に達することができることを確実にするためのいくつかの基準を確立した。最後に,シミュレーションによる2つの数値例は,獲得した結果の有効性を実証した。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： 制御装置 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  有効性 ,  判定基準 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *時刻同期 ,  Lyapunov安定性 ,  *パラメータ不確実性 ,  不確実パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： メムリスティブニューラルネットワーク ,  複素値ニューラルネットワーク ,  有限時間同期(FTS) ,  有限時間H_∞同期 ,  ロバストな有限時間同期(RFTS) ,  ロバストな有限時間H_∞同期

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： パラメータ不確実性 ,  時間同期