冗余通道下人工神经网络的H-无穷状态估算增强设计

本文主要探讨了在冗余通道上的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）中的H-无穷状态估计问题。H-无穷理论是控制系统理论中的一个重要概念，它关注的是在存在不确定性或噪声的情况下，如何设计控制器以确保系统的稳定性并最大化性能。在这个研究背景下，作者针对一类具有无限分布延迟和冗余通信通道的神经网络系统，提出了一个新的H-无穷状态估计器设计方法。 首先，论文关注的焦点在于处理复杂系统中的挑战，即无限分布延迟意味着信号传输过程中存在时间上的不确定性和延迟，这对实时性要求高的应用产生了影响。冗余通道则旨在提高网络的可靠性，通过提供备份路径来应对可能发生的故障或通信中断，确保系统的连续性和数据完整性。 H-无穷状态估计器在此场景下扮演关键角色，其目标是在考虑到这些复杂因素的同时，设计一个能够有效地估计网络状态的算法。这种估计器需要能够在面对输入信号的时间延迟以及冗余通道带来的潜在不一致性时，保证估计的精度和鲁棒性。设计过程可能涉及到误差分析、系统的动态建模、以及基于优化理论的控制器参数选择。 研究人员Sunjie Zhang、Derui Ding、Guoliang Wei、Yurong Liu和Fuad E. Alsaadi来自多个学术机构，如上海科技大工程光学仪器与系统研究中心、浙江大学现代光学系统实验室、扬州大学数学系以及沙特阿卜杜勒阿齐兹国王大学的通信系统与网络研究组，他们共同合作解决了这一技术难题。文章由Hongli Dong教授审稿，关键词包括H-无穷状态估计器、人工神经网络、无限分布延迟和冗余通道，这些关键词突出了研究的核心内容和关注点。 这篇研究论文对实际应用有着重要意义，特别是在工业控制、航空航天、通信网络等领域，通过改进冗余通道上的人工神经网络H-无穷状态估计，可以提升系统的稳定性和鲁棒性，适应不断发展的智能化和自动化技术需求。