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J-GLOBAL ID：202202290634938217   整理番号：22A0572330

新しい遅延依存汎関数による一般ニューラルネットワークのためのより低い保存安定性基準【JST・京大機械翻訳】

Less conservative stability criteria for general neural networks through novel delay-dependent functional

著者 (4件)： Lee S.H. (School of Electrical Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea) ,  Park M.J. (Center for Global Converging Humanities, Kyung Hee University, Yongin 17104, Republic of Korea) ,  Kwon O.M. (School of Electrical Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea) ,  Choi S.G. (School of the Information and Communication Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 420  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  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： 本研究では,時変遅延を有するニューラルネットワークに対する改善された安定性条件を検討した。積分不等式と拡張ゼロ等値法の利用を含む新しく拡張されたLyapunov-Krasovskii汎関数の構築によって,3つの改良結果を線形行列不等式の形で提案する。積分不等式に基づく2つの遅延依存Lyapunov-Krasovskii汎関数を,初めて提案した。また,拡張ゼロ同等性アプローチを利用することによって,計算複雑度を縮小しながら,より保守的な結果を得る。いくつかの数値例を通して,提案した結果の有効性と優位性を,既存の研究を比較することによって確認した。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 ,  不等式 ,  保全 ,  安定条件 ,  *ニューラルネットワーク ,  *汎関数 ,  計算量 ,  貯蔵安定性 ,  有効性 ,  等価性
準シソーラス用語： 時変遅れ ,  線形行列不等式 ,  遅延依存 ,  Lyapunov-Krasovskii汎関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 安定性 ,  ゼロ同等性 ,  時変遅延 ,  ニューラルネットワーク

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 (5件)： 遅延依存 ,  汎関数 ,  ニューラルネットワーク ,  保存 ,  安定性基準