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J-GLOBAL ID：202202253804549169   整理番号：22A1102044

受信攻撃下のネットワーク化特異システムのための適応ニューラルセキュリティ制御【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neural Security Control for Networked Singular Systems Under Deception Attacks

著者 (4件)： Ao Wengang (National Research Base of Intelligent Manufacturing Service, Chongqing Technology and Business University, Chongqing, China) ,  Zhang Huiyan (National Research Base of Intelligent Manufacturing Service, Chongqing Technology and Business University, Chongqing, China) ,  Zhao Ning (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Minchala Luis I. (Department of Electrical Electronics and Telecommunications Engineering, University of Cuenca, Cuenca, Ecuador)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 33230-33237  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 本論文は,知覚攻撃の存在における不確かなネットワーク化特異システムのための適応ニューラルセキュリティ制御装置設計の問題を研究した。攻撃信号が未知であると考慮して,ニューラルネットワーク技術を攻撃信号に近似するために利用し,攻撃信号が既知の上限を有するという仮定を除去する。攻撃の推定情報と状態フィードバックを結合することによって,攻撃の影響を効果的に補償した。さらに,分解状態ベクトルと重み行列推定誤差を含む新しいLyapunov関数を確立して,システム状態の有界領域を評価した。最後に,数値例により理論的結果の妥当性を実証した。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： 行列 ,  システム ,  推定 ,  Lyapunov関数 ,  制御 ,  信号 ,  ニューラルネットワーク ,  *受信 ,  限界 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 装置設計 ,  推定誤差 ,  状態フィードバック ,  *ネットワーク化 ,  有界 ,  状態ベクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 攻撃 ,  適応