کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
405440 | 677619 | 2016 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Non-fragile H∞H∞ synchronization of memristor-based neural networks using passivity theory
ترجمه فارسی عنوان
غیر متعصبانه؟ هماهنگ سازی شبکه های عصبی مبتنی بر ممریستور با استفاده از نظریه گذری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ممریستور، شبکه عصبی مکرر، عدم اطمینان تصادفی، کنترل غیر شکننده، تاخیر ناامن
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we formulate and investigate the mixed H∞H∞ and passivity based synchronization criteria for memristor-based recurrent neural networks with time-varying delays. Some sufficient conditions are obtained to guarantee the synchronization of the considered neural network based on the master–slave concept, differential inclusions theory and Lyapunov–Krasovskii stability theory. Also, the memristive neural network is considered with two different types of memductance functions and two types of gain variations. The results for non-fragile observer-based synchronization are derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, the effectiveness of the proposed criterion is demonstrated through numerical examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 74, February 2016, Pages 85–100
Journal: Neural Networks - Volume 74, February 2016, Pages 85–100
نویسندگان
K. Mathiyalagan, R. Anbuvithya, R. Sakthivel, Ju H. Park, P. Prakash,