遅延分数記憶ホップフィールドニューラルネットワークの固定時間同期とそのフラクタル次元解析
T M C Priyanka1, A Gowrisankar2, Li Tingyi1
1Department of Mathematics, Guizhou University, Guiyang, Guizhou, 550025, China.
まとめ
この研究では,新しいコントローラを使用した断片記憶ホップフィールドニューラルネットワーク (FMHNNs) の固定時間同期を調査しています. 新しい安定性定理により,安定化時間が短縮され,複雑なニューラルネットワークモデルの同期効率が向上します.
科学分野:
- 神経科学は神経科学である.
- 制御理論 制御理論
- カオス理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは,混沌理論 (Chaos Theory) とは
背景:
- フラクショナル・メモリティブ・ホップフィールド・ニューラル・ネットワーク (FMHNNs) は,高度なコンピューティングにおける潜在的な応用を持つ複雑なシステムである.
- これらのネットワークで固定時間同期を達成することは,信頼性の高い情報処理に不可欠です.
- ニューラルネットワークにおける恒常的な遅延は,同期ダイナミクスに大きな影響を及ぼします.
研究 の 目的:
- FMHNNsの固定時間同期を常時遅延で調査する.
- 同期のための2つの異なるフィードバックコントローラを提案し,分析する.
- 定着時間を改善するための新しい定時安定性定理を開発する.
主な方法:
- 2つのフィードバックコントローラを使用し,1つは既存の安定性結果,もう1つは新しく導かれた定理に基づいています.
- 不等式と変数置換技術を用いて新しい安定性定理を導出する.
- 2次元ドライブレスポンスFMHNNシステムで数値シミュレーションを行う.
主要な成果:
- 新しい安定性定理に基づいた2番目のコントローラは,最初のコントローラと比較して,より厳しい安定化時間を達成します.
- 新しい決済時間式は,既存の方法よりもより正確な上限を提供します.
- フラクタル次元推定は,コントローラ選択に基づくシステム不規則性の違いを明らかにします.
結論:
- 新しく開発された固定時間安定性定理と関連するコントローラにより,FMHNNsの同期性能が向上します.
- 安定する時間が短くなることは,固定時間同期のための効率の向上を示しています.
- この発見は,FMHNNsのような複雑な動的システムの理解と制御に貢献します.
