Fault detection filtering for MNNs with dynamic quantization and improved protocol

量化(信号处理) 计算机科学 控制理论(社会学) 伯努利原理 带宽(计算) 故障检测与隔离 人工神经网络 协议(科学) 算法 人工智能 工程类 病理 航空航天工程 医学 执行机构 替代医学 控制(管理) 计算机网络
作者
An Lin,Jun Cheng,Jinde Cao,Hailing Wang,Ahmed Alsaedi
出处
期刊:Applied Mathematics and Computation [Elsevier]
卷期号:434: 127460-127460
标识
DOI:10.1016/j.amc.2022.127460
摘要

This paper concerns the fault detection filtering problem for discrete-time memristive neural networks with mixed time delays. An improved dynamic event-triggering protocol, whose multiple threshold functions are dynamically adjustable, is presented to decrease the utilization of limited resources and achieve desired performance. Two mutually independent Bernoulli variables are given to depicting the randomly occurring cyber-attacks. Meanwhile, a dynamic quantizer is established to account for restricted bandwidth efficiently. Based on the Lyapunov theory, sufficient conditions are derived to ensure the filtering error system is exponential mean square stable and desired performance. In the end, a numerical example is provided to verify the effectiveness of the proposed methodology.
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