日本語
 
Privacy Policy ポリシー/免責事項
  詳細検索ブラウズ

アイテム詳細

  State estimation of fractional-order delayed memristive neural networks

Bao, H., Cao, J., & Kurths, J. (2018). State estimation of fractional-order delayed memristive neural networks. Nonlinear Dynamics, 94(2), 1215-1225. doi:10.1007/s11071-018-4419-3.

Item is

基本情報

表示: 非表示:
資料種別: 学術論文

ファイル

表示: ファイル
非表示: ファイル
:
8301.pdf (出版社版), 823KB
 
ファイルのパーマリンク:
-
ファイル名:
8301.pdf
説明:
-
閲覧制限:
非公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
-

関連URL

表示:

作成者

表示:
非表示:
 作成者:
Bao, H.1, 著者
Cao, J.1, 著者
Kurths, Jürgen2, 著者              
所属:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

内容説明

表示:
非表示:
キーワード: -
 要旨: This paper focuses on designing state estimators for fractional-order memristive neural networks (FMNNs) with time delays. It is meaningful to propose a suitable state estimator for FMNNs because of the following two reasons: (1) different initial conditions of memristive neural networks (MNNs) may cause parameter mismatch; (2) state estimation approaches and theories for integer-order neural networks cannot be directly extended and used to deal with fractional-order neural networks. The present paper first investigates state estimation problem for FMNNs. By means of Lyapunov functionals and fractional-order Lyapunov methods, sufficient conditions are built to ensure that the estimation error system is asymptotically stable, which are readily solved by MATLAB LMI Toolbox. Ultimately, two examples are presented to show the effectiveness of the proposed theorems.

資料詳細

表示:
非表示:
言語:
 日付: 2018
 出版の状態: Finally published
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1007/s11071-018-4419-3
PIKDOMAIN: Transdisciplinary Concepts & Methods - Research Domain IV
eDoc: 8301
Research topic keyword: Complex Networks
Research topic keyword: Extremes
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Working Group: Network- and machine-learning-based prediction of extreme events
 学位: -

関連イベント

表示:

訴訟

表示:

Project information

表示:

出版物 1

表示:
非表示:
出版物名: Nonlinear Dynamics
種別: 学術雑誌, SCI, Scopus
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: 94 (2) 通巻号: - 開始・終了ページ: 1215 - 1225 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): その他: 1573-269X
ISSN: 0924-090X
CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/nonlinear-dynamics
Publisher: Springer