کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947418 | 1439580 | 2017 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dissipativity-based state estimation of delayed static neural networks
ترجمه فارسی عنوان
برآورد حالت مبتنی بر نفوذ پذیری شبکه های عصبی ایستا
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی استاتیک، برآورد دولت، انعطاف پذیری، تاخیر زمان متغیر
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper proposes a dissipativity-based state estimation methodology for static neural networks with time-varying delay. An Arcak-type observer is used to construct the estimation error system. To reduce the conservatism of observer design, a Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) is adopted to fully exploit the available characteristics about activation function. In addition, a relaxed constraint condition is put forward to keep the whole LKF positive without requiring parts of involved matrices to be positive. By adopting the LKF and constraint condition, estimation conditions with a strict dissipative performance are obtained, which ensures the asymptotic stability of estimation error system. The computation of gain matrices about observer can be transformed into a convex optimization problem. Two examples are given to illustrate the validity and advantage of provided methodology.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 247, 19 July 2017, Pages 137-143
Journal: Neurocomputing - Volume 247, 19 July 2017, Pages 137-143
نویسندگان
Liu Yanchai, Wang Ting, Chen Mengshen, Shen Hao, Wang Yueying, Duan Dengping,