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J-GLOBAL ID：202202267863028874   整理番号：22A0287811

非周期的間欠的制御戦略による遅延慣性メムリスティブニューラルネットワークの指数安定化【JST・京大機械翻訳】

Exponential Stabilization of Delayed Inertial Memristive Neural Networks via Aperiodically Intermittent Control Strategy

著者 (2件)： Liu Dan (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Ye Dan (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 1  ページ： 448-458  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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： 本論文は時変遅れを有する慣性メムリスタニューラルネットワーク(IMNN)の安定化問題に集中した。ここでは,縮小次数法を除去して,遅延IMNNの安定化を二次システムのフレームワークの下で直接研究した。制御コストを減らすために,非周期的間欠制御戦略を採用した。この戦略は,作業時間(制御入力による)が休止時間(制御入力なし)と代替し,あらゆる作業または休息幅が異なるかもしれないことを意味する。適切なLyapunov汎関数を構築することにより,考察したシステムの安定化を保証するために,いくつかの代数的基準を達成した。得られた制御利得は,避けられない不等式スケーリングに由来する保守主義のために,実際のニーズよりもしばしば大きい。制御資源をさらに節約するために,間欠適応制御戦略を適用して,遅延IMNNを安定化した。最後に,数値例を示し,開発した理論的結果の有用性を確認した。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： 不等式 ,  作業時間 ,  保全 ,  適応制御 ,  *安定化 ,  遅れ ,  入力 ,  利得 ,  停止時間 ,  休憩
準シソーラス用語： 制御入力 ,  時変遅れ ,  Lyapunov汎関数 ,  *制御戦略 ,  *指数安定化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  制御工学一般  (IC01000V) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 間欠 ,  制御戦略 ,  遅延 ,  慣性 ,  指数安定化