Fuzzy Markov(퍼지 마르코프)란 무엇입니까?
Fuzzy Markov 퍼지 마르코프 - Firstly, new time delay-dependent stability conditions for the fuzzy Markovian jump systems are obtained by constructing a mode-dependent Lyapunov functional and introducing free weight matrices technique. [1] The primary purpose of this work was to address the problem of finite-time fault detection filtering for a class of discrete-time Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy Markovian jump systems subject to randomly occurring uncertainties, time-varying delay, missing measurements and partly unknown transition probability matrices. [2]첫째, 퍼지 Markovian 점프 시스템에 대한 새로운 시간 지연 종속 안정성 조건은 모드 종속 Lyapunov 기능을 구성하고 자유 중량 매트릭스 기술을 도입하여 얻습니다. [1] 이 작업의 주요 목적은 무작위로 발생하는 불확실성, 시변 지연, 측정 누락이 있는 이산 시간 Takagi-Sugeno(T–S) 퍼지 Markovian 점프 시스템 클래스에 대한 유한 시간 오류 감지 필터링 문제를 해결하는 것입니다. 및 부분적으로 알려지지 않은 전이 확률 행렬. [2]
sampled data control 샘플링된 데이터 제어
This paper concentrates on analyzing the stability problem for fuzzy Markov jump systems (FMJSs) via stochastic sampling and H ∞ -based sampled-data control scheme. [1] This paper investigates the problems of \begin{document}$ \mathcal{H}_{\infty} $\end{document} performance analysis and sampled-data control about fuzzy Markovian jump systems. [2] This article investigates the sampled-data control for a class of Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy Markovian jump systems via a novel looped functional approach. [3] The consideration of both non-fragility and signal input delay in a sampled-data control for fuzzy Markovian jump system (FMJS) has not been well documented. [4] In this chapter, the problem of dissipativity analysis and non-fragile sampled-data control is investigated for fuzzy Markovian jump systems. [5] In this article, the problem of sampled-data control is considered for fuzzy Markovian jump systems (FMJSs) with actuator saturation. [6] In this paper, the problems of dissipativity analysis and sampled-data control are considered for fuzzy Markovian jump systems. [7]이 논문은 확률적 샘플링과 H ∞ 기반 샘플링 데이터 제어 방식을 통해 퍼지 마르코프 점프 시스템(FMJS)의 안정성 문제를 분석하는 데 중점을 둡니다. [1] 이 논문은 퍼지 마코비안 점프 시스템에 대한 \begin{document}$ \mathcal{H}_{\infty} $\end{document} 성능 분석 및 샘플링 데이터 제어의 문제를 조사합니다. [2] nan [3] nan [4] 이 장에서는 퍼지 마코비안 점프 시스템에 대한 손실률 분석 및 취약하지 않은 샘플링 데이터 제어 문제를 조사합니다. [5] 이 기사에서는 액츄에이터 포화가 있는 퍼지 마르코비안 점프 시스템(FMJS)에 대한 샘플링 데이터 제어 문제를 고려합니다. [6] nan [7]
S Fuzzy Markov S 퍼지 마르코프
In this article, an investigation about the issue of fuzzy event-triggered asynchronous dissipative control for T–S fuzzy Markov jump systems (FMJSs) with unknown transition probabilities and nonuniform sampling is conducted. [1] This paper studies the H ∞ filtering problem for continuous-time T-S fuzzy Markov jump systems with time-varying delay. [2] This paper studies the problem of actuator fault estimation for a class of T-S fuzzy Markovian jumping systems, which is subject to mode-dependent interval time-varying delays and norm-bounded external disturbance. [3] In this paper, we investigate the design problem of the feedback controller for singular T-S fuzzy Markov jump system considering the influence of uncertainties, time-delay, and signal quantization. [4] This chapter studies the event-triggered reliable control problem for T-S fuzzy Markov jump systems. [5] This paper discusses the problem of mixed이 기사에서는 전이 확률이 알려지지 않고 샘플링이 균일하지 않은 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템(FMJS)에 대한 퍼지 이벤트 트리거 비동기 소산 제어 문제에 대한 조사를 수행합니다. [1] 이 논문은 시변 지연을 갖는 연속 시간 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 H ∞ 필터링 문제를 연구합니다. [2] nan [3] 본 논문에서는 불확도, 시간 지연, 신호 양자화의 영향을 고려하여 단일 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 피드백 제어기의 설계 문제를 조사한다. [4] 이 장에서는 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 이벤트 트리거 신뢰성 제어 문제를 연구합니다. [5] nan [6]
Sugeno Fuzzy Markov 스게노 퍼지 마르코프
This article is concerned with the problem of compensation-based output feedback control for Takagi-Sugeno fuzzy Markov jump systems subject to packet losses. [1] This article is concerned with the problem of imperfect premise matching asynchronous이 기사는 패킷 손실에 영향을 받는 Takagi-Sugeno 퍼지 Markov 점프 시스템에 대한 보상 기반 출력 피드백 제어 문제에 관한 것입니다. [1] 이 기사는 불완전한 전제 매칭 비동기식 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$H_{\infty }$</tex-math></inline-formula> 출력 추적 제어의 문제에 관한 것입니다. Takagi-Sugeno 퍼지 Markov 점프 시스템. [2] nan [3] 이 연구에서 우리는 지연 분할 접근을 통해 충동적 섭동이 있는 Takagi-Sugeno 퍼지 Markovian 점프 신경망에 대한 소산 분석 결과를 조사합니다. [4] 이 논문은 연속 시간 영역에서 Takagi-Sugeno 퍼지 Markov 점프 시스템 클래스에 대한 소산 비동기 필터링 문제를 해결합니다. [5]
2 Fuzzy Markov 2 퍼지 마르코프
Interval type-2 fuzzy Markov jump systems (IT2FMJSs) have received much attention because they can better describe complex nonlinear systems with uncertainties and stochastic system mode switching. [1] This motivates to development Shadowed Type 2 Fuzzy Markov (ST2FM) scheme for accurate prediction of the shortest path. [2]IT2FMJS(Interval type-2 fuzzy Markov jump system)는 불확실성과 확률적 시스템 모드 전환이 있는 복잡한 비선형 시스템을 더 잘 설명할 수 있기 때문에 많은 관심을 받았습니다. [1] 이는 최단 경로의 정확한 예측을 위한 ST2FM(Shadowed Type 2 Fuzzy Markov) 방식을 개발하도록 동기를 부여합니다. [2]
fuzzy markov jump 퍼지 마르코프 점프
In this article, an investigation about the issue of fuzzy event-triggered asynchronous dissipative control for T–S fuzzy Markov jump systems (FMJSs) with unknown transition probabilities and nonuniform sampling is conducted. [1] This paper studies the H ∞ filtering problem for continuous-time T-S fuzzy Markov jump systems with time-varying delay. [2] This article is devoted to the investigation of reduced-order dissipative filtering for Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy Markov jump systems with the event-triggered mechanism. [3] This article is concerned with the problem of compensation-based output feedback control for Takagi-Sugeno fuzzy Markov jump systems subject to packet losses. [4] A fuzzy Markov jump model is used to describe the output feedback controller with the measurement output signal quantized by the dynamic quantization strategy and the SCP scheduling behavior for the quantized signal transferring to the controller described via a Markov chain. [5] This article investigates the adaptive event-triggered finite-time dissipative filtering problems for the interval type-2 (IT2) Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy Markov jump systems (MJSs) with asynchronous modes. [6] Interval type-2 fuzzy Markov jump systems (IT2FMJSs) have received much attention because they can better describe complex nonlinear systems with uncertainties and stochastic system mode switching. [7] This article is concerned with the problem of imperfect premise matching asynchronous이 기사에서는 전이 확률이 알려지지 않고 샘플링이 균일하지 않은 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템(FMJS)에 대한 퍼지 이벤트 트리거 비동기 소산 제어 문제에 대한 조사를 수행합니다. [1] 이 논문은 시변 지연을 갖는 연속 시간 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 H ∞ 필터링 문제를 연구합니다. [2] 이 문서는 이벤트 트리거 메커니즘을 사용하는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 Markov 점프 시스템에 대한 차수 감소 소산 필터링에 대한 조사에 전념합니다. [3] 이 기사는 패킷 손실에 영향을 받는 Takagi-Sugeno 퍼지 Markov 점프 시스템에 대한 보상 기반 출력 피드백 제어 문제에 관한 것입니다. [4] 퍼지 마르코프 점프 모델은 동적 양자화 전략에 의해 양자화된 측정 출력 신호와 마르코프 체인을 통해 설명된 컨트롤러로 전송되는 양자화된 신호에 대한 SCP 스케줄링 동작으로 출력 피드백 컨트롤러를 설명하는 데 사용됩니다. [5] 이 기사에서는 비동기 모드를 사용하는 간격 유형 2(IT2) T-S(Takagi-Sugeno) 퍼지 Markov 점프 시스템(MJS)에 대한 적응형 이벤트 트리거 유한 시간 소산 필터링 문제를 조사합니다. [6] IT2FMJS(Interval type-2 fuzzy Markov jump system)는 불확실성과 확률적 시스템 모드 전환이 있는 복잡한 비선형 시스템을 더 잘 설명할 수 있기 때문에 많은 관심을 받았습니다. [7] 이 기사는 불완전한 전제 매칭 비동기식 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$H_{\infty }$</tex-math></inline-formula> 출력 추적 제어의 문제에 관한 것입니다. Takagi-Sugeno 퍼지 Markov 점프 시스템. [8] nan [9] 이 논문은 확률적 샘플링과 H ∞ 기반 샘플링 데이터 제어 방식을 통해 퍼지 마르코프 점프 시스템(FMJS)의 안정성 문제를 분석하는 데 중점을 둡니다. [10] 이 기사는 다음 클래스에 대한 취약하지 않은 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {H}_{\infty }$</tex-math></inline-formula> 동기화 문제를 조사합니다. 이산 시간 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 Markov 점프 시스템. [11] 이 논문에서는 출력 피드백을 통한 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 유한 시간 비동기 엄격한 수동 제어를 연구합니다. [12] 특히, 제어기 합성을 용이하게 하기 위해 폐루프 시스템은 디스크립터 표현을 채택하여 퍼지 마르코프 점프 단일 교란 디스크립터 시스템으로 변환됩니다. [13] 본 논문에서는 불확도, 시간 지연, 신호 양자화의 영향을 고려하여 단일 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 피드백 제어기의 설계 문제를 조사한다. [14] 이 장에서는 T-S 퍼지 마르코프 점프 시스템에 대한 이벤트 트리거 신뢰성 제어 문제를 연구합니다. [15] 이 논문은 반응-확산 항이 있는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 Markov 점프 지연 신경망에 대한 상태 추정 문제를 조사합니다. [16] 페이딩 채널이 있는 퍼지 마르코프 점프 신경망의 수동 상태 추정 문제가 이 문서에서 조사됩니다. [17] 이 논문은 연속 시간 영역에서 Takagi-Sugeno 퍼지 Markov 점프 시스템 클래스에 대한 소산 비동기 필터링 문제를 해결합니다. [18] 이 논문은 유한 시간 간격에 걸쳐 측정이 불확실한 퍼지 마르코프 점프 신경망(FMJNN)에 대한 H ∞ 비동기 상태 추정 문제에 관한 것입니다. [19]
fuzzy markov chain
First, a recurrent mechanism, based on wavelet transform fuzzy Markov chain algorithm, is introduced to obtain adaptive recurrent values and accelerate convergence speed of the network. [1] To solve the problem of the increased computational power, this paper proposes a velocity prediction algorithm based on a fuzzy Markov chain. [2] In this paper, the fuzzy Markov chain method is proposed as a new discrete solution of a population balance equation for an aggregation process. [3] This paper presents a proposed capacity calculation method based on the modified fuzzy Markov chain (MFMC). [4]첫째, 웨이블릿 변환 퍼지 마르코프 체인 알고리즘을 기반으로 하는 순환 메커니즘을 도입하여 적응 순환 값을 얻고 네트워크의 수렴 속도를 가속화합니다. [1] 증가된 연산 능력의 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 퍼지 마르코프 체인을 기반으로 한 속도 예측 알고리즘을 제안한다. [2] 본 논문에서는 집계 과정을 위한 모집단 균형 방정식의 새로운 이산 솔루션으로 퍼지 마르코프 체인 방법을 제안합니다. [3] nan [4]