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J-GLOBAL ID：202202296279004474   整理番号：22A0451154

一定時間遅延を持つ競合ニューラルネットワークの逆最適同期制御【JST・京大機械翻訳】

Inverse optimal synchronization control of competitive neural networks with constant time delays

著者 (6件)： Liu Xiaomin (Engineering Research Center of Intelligent Control for Underground Space, Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Liu Xiaomin (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Yang Chunyu (Engineering Research Center of Intelligent Control for Underground Space, Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Yang Chunyu (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Yang Chunyu (The State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhu Song (School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 1  ページ： 241-251  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  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： 競合ニューラルネットワーク(CNN)は,シナプスの速い神経活動と遅い変化を同時に表すことができる2つの時間スケールニューラルネットワークのクラスである。本論文では,駆動応答アイデアと逆最適性技法によって,誤差システムの逆最適同期制御を考慮して,一定の時間遅れを有する2つのCNNの最適同期制御を解いた。誤差システムの高速と遅い動力学の間の結合関係を考慮して,制御Lyapunov関数(CLF)を最初に構築した。次に,CLFに基づいて,状態フィードバック逆最適同期制御装置設計法を提案して,2つのCNNを同期して,Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程式を解決しながら,意味のある性能汎関数を最小にした。設計した制御装置は線形であり,実装が容易である。最後に,提示した方法の実現可能性と優位性を用例によって例示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., 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： 制御装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  汎関数 ,  線形性 ,  同期制御
準シソーラス用語： 神経活動 ,  状態フィードバック ,  時間遅れ ,  最適性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 競合ニューラルネットワーク ,  一定時間遅延 ,  同期制御 ,  逆最適性 ,  制御Lyapunov関数

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時間遅延 ,  競合 ,  ニューラルネットワーク ,  同期制御