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J-GLOBAL ID：202202286523465238   整理番号：22A0995262

アフィンBessel-Legendre不等式と不確実な遷移率に基づくニューラルネットワークの安定性【JST・京大機械翻訳】

Stability for neural networks based on affine Bessel-Legendre inequality and uncertain transition rates

著者 (4件)： Wang Junyi (東北大学机器人科学与工程学院,遼寧沈陽110819) ,  Zhang Wentao (東北大学机器人科学与工程学院,遼寧沈陽110819) ,  Liu Zhenwei (東北大学信息科学与工程学院,遼寧沈陽110819) ,  Jiang Yang (東北大学机器人科学与工程学院,遼寧沈陽110819)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 39  号： 1  ページ： 41-47  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時変遅れと不確実な移動率を有するMarkovニューラルネットワークシステムのために,Markov転移率の不確実な特性を十分に考慮して,従来の不等式の代わりに緩和変数に基づく有効な技術を使用し,移動速度における不確定項を制約した。それにより,決定変数の数を減少し,計算の複雑さを低減した。時間遅延依存のLyapunov-Krasovskii汎関数を構築して,アフィンBessel-Legendre(B-L)不等式に基づいて,時間遅れと遅れ導関数の上下界に依存する小さな保守性を有するニューラルネットワークシステムの安定性条件を与えた。最後に,理論結果の有効性を2つの数値例によって説明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安定性 ,  *不等式 ,  *不確実性 ,  安定条件 ,  *ニューラルネットワーク ,  遅れ ,  変数 ,  計算量 ,  緩和現象 ,  導関数 ,  保全性
準シソーラス用語： 移動速度 ,  時変遅れ ,  遅延依存 ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不等式 ,  遷移 ,  ニューラルネットワーク ,  安定性