遅延特性を有するセルラーニューラルネットワークの完全安定性について

• 高橋 規一

  九州大学大学院システム情報科学研究科

書誌事項

タイトル別名

• On the Complete Stability of Cellular Neural Networks with Delay

抄録

本報告では, 遅延特性を有するセルラーニューラルネットワーク(Cellular Neural Network with Delay, DCNN)が完全安定であるための十分条件を与える. DCNNが完全安定であるとは, 任意の初期条件に対してその解軌道が平均点に収束することを意味する. 従来, CNNやDCNNの安定性の証明にはリアプノフ関数を構成する方法が専ら用いられてきたが, 本報告では, 線形連立方程式の数値解法の一つであるガウス・ザイデル法の収束定理が重要な役割を果たす.
This paper gives a new sufficient condition for Cellular Neural Networks with Delay (DC-NN's) to be completely stable. A DCNN is said to be completely stable if and only if its trajectory converges to and equilibrium point for any initial condition. Most of the conventional stability criteria were obtained by constructing Lyapunov functions. On the other hand, a convergence theorem of the Gauss-Seidel method, which is a well-known iterative technique for solving linear algebraic equations, plays an important role in this paper.

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題

  電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 98 (583), 31-38, 1999-02-09

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• セルラーニューラルネットワーク
• 遅延特性
• 完全安定性
• ガウス・ザイデル法

詳細情報

• CRID: 1572261552246685696
• NII論文ID: 110003292153
• NII書誌ID: AN10060800
• 本文言語コード: en
• データソース種別:
  • CiNii Articles