[发明专利]一种编码解码机制下的忆阻神经网络状态估计方法有效

专利信息
申请号: 202211386982.3 申请日: 2022-11-07
公开(公告)号: CN115935787B 公开(公告)日: 2023-09-01
发明(设计)人: 胡军;高岩;于浍;贾朝清;班立群;孙若姿;雷冰欣;郑凯文 申请(专利权)人: 哈尔滨理工大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06F17/16;G06N3/0455;G06N3/08;G06F111/04
代理公司: 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 代理人: 冯建
地址: 150000 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明公开了一种编码解码机制下的忆阻神经网络状态估计方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、建立具有H性能约束及传感器能量收割的忆阻神经网络动态模型;步骤二、在编码解码机制下对忆阻神经网络动态模型进行状态估计;步骤三、计算忆阻神经网络的误差协方差矩阵上界及H性能约束条件;步骤四、利用随机分析方法,并通过解一系列线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解,实现对忆阻神经网络进行状态估计;判断k+1是否达到总时长N,若k+1<N,则执行步骤二,反之结束。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理编码解码机制下具有H性能约束及方差受限忆阻神经网络的状态估计导致的估计性能准确率低的问题,从而提高了估计性能的准确率。
搜索关键词: 一种 编码 解码 机制 神经网络 状态 估计 方法
【主权项】:
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