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J-GLOBAL ID：202202270393399609   整理番号：22A1116859

混合遅延を持つ分数次ニューラルネットワークのための遅延誘起周期振動【JST・京大機械翻訳】

Delay-induced periodic oscillation for fractional-order neural networks with mixed delays

著者 (5件)： Xu Changjin (Guizhou Key Laboratory of Economics System Simulation, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550004, PR China) ,  Xu Changjin (Guizhou Key Laboratory of Big Data Statistical Analysis, Guiyang 550025, PR China) ,  Zhang Wei (College of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou 510006, PR China) ,  Liu Zixin (School of Mathematics and Statistics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550004, PR China) ,  Yao Lingyun (Library, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550004, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 488  ページ： 681-693  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,主に混合遅れを有する分数次数ニューラルネットワークの安定性とHopf分岐に関する調査に専念した。変数の適切な置換を適用して,単一遅延に関する新規等価分数次数ニューラルネットワークを設定した。関連する分数次数遅延ニューラルネットワークの対応する特性方程式を解析して,分岐パラメータとして時間遅れを選ぶことによって,著者らは,考察した分数次数遅延ニューラルネットワークのためのHopf分岐の安定性挙動と外観を保証するために,新しい十分条件を引き出した。研究は,時間遅れがニューラルネットワークの安定性とHopf分岐に不可欠な影響を与える主要因であることを明らかにした。本研究の結果は,ニューラルネットワークの設計に有効に適用できる。数値シミュレーションと分岐図を,解析結果の合理性を検証するために示した。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： 安定性 ,  シミュレーション ,  特性方程式 ,  *ニューラルネットワーク ,  遅れ ,  *無次元数 ,  十分条件 ,  Hopf分岐
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  時間遅れ ,  分岐図 ,  *分数次 ,  混合遅延 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分数次ニューラルネットワーク ,  安定性 ,  Hopf分岐 ,  混合遅延

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 (6件)： 混合遅延 ,  分数次 ,  ニューラルネットワーク ,  遅延 ,  誘起 ,  周期