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J-GLOBAL ID：202202277902658447   整理番号：22A0971069

中立型慣性ニューラルネットワークモデルの[数式:原文を参照]区分的擬概周期解の動力学:存在と魅力【JST・京大機械翻訳】

Dynamics of [Formula : see text]-piecewise pseudo almost periodic solutions of neutral-type inertial neural networks models: existence and attractiveness

著者 (2件)： Ezzinbi Khalil (Departement de Mathematiques, Faculte des Sciences Semlalia, Universite Cadi-Ayyad, Marrakesh, Morocco) ,  Mbounja Besseme Fritz (Departement des Mathematiques Appliquees et Informatique, Ecole de Geologie et d’Exploitation Miniere de Meiganga, Universite de Ngaoundere, Yaounde, Cameroun)
資料名： Cognitive Neurodynamics  (Cognitive Neurodynamics)
巻： 16  号： 2  ページ： 455-469  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4175A  ISSN： 1871-4099  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： 本研究では,混合遅延とインパルス摂動を有する中性型慣性ニューラルネットワークの区分的擬似周期解の存在,一意性,および大域的指数安定性のための新しい十分条件を提供するために,測定理論を使用した。可変置換を提案することにより,中性型慣性ニューラルネットワークを一次微分方程式として書き換えることができる。結果として,著者らは,考察したモデルの[数式:原文を参照]-区分的擬似周期解の指数関数的魅力を調査した。さらに,著者らの主な結果を説明するために,いくつかの数値シミュレーションを与えた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 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 ,  微分方程式 ,  *慣性 ,  *ニューラルネットワーク ,  指数関数 ,  *モデル ,  観測理論 ,  一意性 ,  *存在性 ,  *周期解 ,  摂動
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,  数値シミュレーション ,  力積 ,  *概周期解 ,  指数安定性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 慣性ニューラルネットワーク ,  測度理論 ,  区分的擬概周期関数 ,  指数安定性 ,  混合遅延

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 中立 ,  慣性 ,  ニューラルネットワークモデル ,  数式 ,  参照 ,  概周期解 ,  動力学 ,  魅力