Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Độ trễ phụ thuộc vào chế độ cho lọc suy giảm của nhảy bán Markov ngẫu nhiên đối với mạng nơ-ron
Tóm tắt
Công trình này liên quan đến vấn đề lọc suy giảm cho các nhảy bán Markov ngẫu nhiên thông qua mạng nơ-ron, trong đó độ trễ thay đổi theo thời gian dựa trên một quá trình bán Markov khác. Phân tích hiệu suất suy giảm được sử dụng để giải quyết vấn đề lọc phụ thuộc vào chế độ theo một cách thống nhất. Để đạt được nhiệm vụ này, chúng tôi đã thực hiện khái niệm suy giảm mở rộng gần đây được đề xuất, mà đưa ra một bất đẳng thức tương đương với các chỉ số nổi tiếng
$H_{\infty }$
,
$L_{2}$
–
$L_{\infty }$
, và hiệu suất suy giảm. Khác với tài liệu hiện có (Arslan et al. trong Neural Netw 91:11–21, 2017; Chen et al. trong ISA Trans. 101:170–176, 2020) nơi chủ yếu nghiên cứu các bộ lọc không có độ trễ, bộ lọc của chúng tôi chứa một độ trễ giao tiếp. Dựa trên các điều kiện phụ thuộc vào độ trễ, cho phân tích độ ổn định ngẫu nhiên và suy giảm mở rộng cho mạng nơ-ron với độ trễ thay đổi theo thời gian, kết quả của chúng tôi được thu được bằng cách sử dụng một chức năng Lyapunov–Krasovskii phụ thuộc vào chế độ cùng với một bất đẳng thức tích phân mới. Các điều kiện lọc ngẫu nhiên nguyên bản được đặc trưng bởi bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Một mô phỏng số đã được xây dựng để minh họa tính khả thi của phương pháp thiết kế được đề xuất.
Từ khóa
#lọc suy giảm #mạng nơ-ron #nhảy bán Markov ngẫu nhiên #độ trễ thay đổi theo thời gian #điều kiện ổn định ngẫu nhiênTài liệu tham khảo
Arslan, E., Vadivel, R., Ali, M.S., Arik, S.: Event-triggered \(H_{\infty }\) filtering for delayed neural networks via sampled-data. Neural Netw. 91, 11–21 (2017)
Chen, G., Chen, Y., Zeng, H.B.: Event-triggered \(H_{\infty }\) filter design for sampled-data systems with quantization. ISA Trans. 101, 170–176 (2020)
Kobayashi, M.: Singularities of three-layered complex-valued neural networks with split activation function. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 29(5), 1900–1907 (2018)
Jankowski, S., Lozowski, A., Zurada, J.M.: Complex-valued multistate neural associative memory. IEEE Trans. Neural Netw. 7(6), 1491–1496 (1996)
Wang, Y., Qing, D.: Model predictive control of nonlinear system based on GA-RBP neural network and improved gradient descent method. Complexity 2021, Article ID 6622149 (2021). https://doi.org/10.1155/2021/6622149
Ding, K., Zhu, Q., Yang, X.: Intermittent estimator-based mixed passive and \(H_{\infty }\) control for high-speed train with actuator stochastic fault. IEEE Trans. Cybern. (2021). https://doi.org/10.1109/TCYB.2021.3079437
Ding, K., Zhu, Q.: Fuzzy intermittent extended dissipative control for delayed distributed parameter systems with stochastic disturbance: a spatial point sampling approach. IEEE Trans. Fuzzy Syst. (2021). https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2021.3065524
Ding, K., Zhu, Q.: Extended dissipative anti-disturbance control for delayed switched singular semi-Markovian jump systems with multi-disturbance via disturbance observer. Automatica 128, 109556 (2021)
Hirose, A.: Recent progress in applications of complex-valued neural networks. In: Proceeding of the 10th International Conference on Artifical Intelligence and Soft Computing, pp. 42–46 (2010)
Nitta, T.: Solving the XOR problem and the detection of symmetry using a single complex-valued neuron. Neural Netw. 16, 1101–1105 (2003)
Sunaga, Y., Natsuaki, R., Hirose, A.: Land form classification and similar land-shape discovery by using complex-valued convolutional neural networks. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 57(10), 7907–7917 (2019)
Gong, W., Liang, J., Cao, J.: Matrix measure method for global exponential stability of complex-valued recurrent neural networks with time-varying delays. Neural Netw. 70, 81–89 (2015)
Sriraman, R., Cao, Y., Samidurai, R.: Global asymptotic stability of stochastic complex-valued neural networks with probabilistic time-varying delays. Math. Comput. Simul. 171, 103–118 (2020)
Liu, X., Li, Z.: Finite time anti-synchronization of complex-valued neural networks with bounded asynchronous time-varying delays. Neurocomputing 387, 129–138 (2020)
Zhang, D., Shi, P., Wang, Q.G., Yu, L.: Analysis and synthesis of networked control systems: a survey of recent advances and challenges. ISA Trans. 66, 376–392 (2017)
Arik, S.: An improved robust stability result for uncertain neural networks with multiple time delays. Neural Netw. 54, 1–10 (2014)
Venzke, A., Chatzivasileiadis, S.: Verification of neural network behaviour: formal guarantees for power system applications. IEEE Trans. Smart Grid 12(1), 383–397 (2021)
Kwon, O.M., Park, M.J., Ju, H., Lee, S.M., Cha, E.J.: New and improved results on stability of static neural networks with interval time-varying delays. Appl. Math. Comput. 239, 1280–1285 (2014)
Zhu, Q., Cao, J.: Stability analysis for stochastic neural networks of neutral type with both Markovian jump parameters and mixed time delays. Neurocomputing 73, 13–15, 2671–2680 (2010)
Kong, F., Zhu, Q., Huang, T.: Fixed-time stability for discontinuous uncertain inertial neural networks with time-varying delays. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst. (2021). https://doi.org/10.1109/TSMC.2021.3096261
Kong, F., Zhu, Q., Huang, T.: New fixed-time stability lemmas and applications to the discontinuous fuzzy inertial neural networks. IEEE Trans. Fuzzy Syst. (2020). https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2020.3026030
Park, M.J., Kwon, O.M., Cha, E.J.: On stability analysis for generalized neural networks with time-varying delays. Math. Probl. Eng. 7, Article ID 387805 (2015)
Park, P., Ko, J.W., Jeong, C.: Reciprocally convex approach to stability of systems with time-varying delays. Automatica 47(1), 235–238 (2011)
Mahmoud, M.S., Shi, P.: Robust Kalman filtering for continuous time-lag systems with Markovian jump parameters. IEEE Trans. Circuits Syst. I, Fundam. Theory Appl. 50(1), 98–105 (2003)
Tan, M.H., Fei, J., Ni, J.: Robust stability and \(H_{\infty }\) filter design for neutral stochastic neural networks with parameter uncertainties and time-varying delay. Int. J. Mach. Learn. Cybern. 8, 511–524 (2017)
Syed, M.A., Saravanakumar, R., Zhu, Q.: Less conservative delay-dependent \(H_{\infty }\) control of uncertain neural networks with discrete interval and distributed time-varying delays. Neurocomputing 166, 84–95 (2015)
Hu, W., Zhu, Q., Karimi, H.R.: Some improved Razumikhin stability criteria for impulsive stochastic delay differential systems. IEEE Trans. Autom. Control 64(12), 5207–5213 (2019). https://doi.org/10.1109/TAC.2019.2911182
Wang, H., Zhu, Q.: Global stabilization of a class of stochastic nonlinear time-delay systems with SISS inverse dynamics. IEEE Trans. Autom. Control 65(10), 4448–4455 (2020). https://doi.org/10.1109/TAC.2020.3005149
Ahn, C.K.: Neural network \(H_{\infty }\) chaos synchronization. Nonlinear Dyn. 60(3), 295–302 (2009)
Kao, Y., Xie, J., Wang, C., Karimi, H.R.: A sliding mode approach to \(H_{\infty }\) non-fragile observer-based control design for uncertain Markovian neutral-type stochastic systems. Automatica 52, 218–226 (2015)
Yi, X., Li, G., Liu, Y., Fang, F.: Event-triggered \(H_{\infty }\) filtering for nonlinear networked control systems via T–S fuzzy model approach. Neurocomputing 448, 344–352 (2021)
Ren, W., Hou, N., Wang, Q., Lu, Y., Liu, X.: Non-fragile \(H_{\infty }\) filtering for nonlinear systems with randomly occurring gain variations and channel fadings. Neurocomputing 156, 176–185 (2015)
Hou, Z., Luo, J., Shi, P.: Stochastic stability of linear systems with semi-Markovian jump parameters. ANZIAM J. 46(3), 331–340 (2005)
Li, N., Hu, J., Hu, J., Li, L.: Exponential state estimation for delayed recurrent neural networks with sampled-data. Nonlinear Dyn. 69, 555–564 (2012)
Aslam, M.S., Zhang, B., Zhang, Y., Zhang, Z.: Extended dissipative filter design for T–S fuzzy systems with multiple time delays. ISA Trans. 80, 22–34 (2018)
Nagamani, G., Radhika, T., Zhu, Q.: An improved result on dissipativity and passivity analysis of Markovian jump stochastic neural networks with two delay components. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 28(12), 3018–3031 (2016)
Liu, C., Jiang, B., Zhang, K., Patton, R.J.: Distributed fault-tolerant consensus tracking control of multi-agent systems under fixed and switching topologies. IEEE Trans. Circuits Syst. I, Regul. Pap. 68(4), 1646–1658 (2021)