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J-GLOBAL ID：202202268113397152   整理番号：22A0449234

時変遅延を持つニューラルネットワークのための[数式:原文を参照]状態推定に関する改善結果【JST・京大機械翻訳】

Improved Results on [Formula : see text] State Estimation for Neural Networks with Time-varying Delay

著者 (4件)： Chen Qiao (School of Mathematics and Statistics, Central South University, Changsha, China) ,  Chen Qiao (School of Science, Hunan City University, Yiyang, Hunan, China) ,  Liu Xinge (School of Mathematics and Statistics, Central South University, Changsha, China) ,  Wang Fengxian (School of Electrical and Information Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou, China)
資料名： Circuits, Systems, and Signal Processing  (Circuits, Systems, and Signal Processing)
巻： 41  号： 1  ページ： 122-146  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0430B  ISSN： 0278-081X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は時変遅れを有するニューラルネットワークのための[数式:原文を参照]状態推定の問題に焦点を合わせた。改良[数式:原文を参照]依存逆凸不等式を証明した。一般化自由重み付け行列積分不等式,Bessel-Legendre不等式,およびこの新しい[数式:原文を参照]依存逆凸行列不等式と適切な拡張Lyapunov-Krasovskii汎関数を結合して,[数式:原文を参照](またはエネルギー対ピーク)性能による2つの保守的状態推定基準を確立した。最後に,いくつかの数値例を提供し,提案した方法の有効性と利点を説明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不等式 ,  保全 ,  *状態推定 ,  *ニューラルネットワーク ,  汎関数 ,  凸形 ,  重みづけ ,  有効性
準シソーラス用語： *時変遅れ ,  行列積 ,  行列不等式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ニューラルネットワーク ,  時変遅延 ,  状態推定 ,  [数式:原文を参照]の性能 ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数 ,  行列不等式

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時変遅延 ,  ニューラルネットワーク ,  数式 ,  参照 ,  状態推定