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10.01.2019 | Original Article | Ausgabe 9/2019

Neural Computing and Applications 9/2019

Discrete-time neural network with two classes of bias noises for solving time-variant matrix inversion and application to robot tracking

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 9/2019
Autoren:
Peng Miao, Deyu Wu, Yanjun Shen, Zhiqiang Zhang
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

It is well known that noise is inevitable in real world, especially in the case of solving time-variant matrix inversion. Therefore, it is more necessary to study the algorithm with bias noises to solve time-variant matrix inversion. This paper investigates discrete-time neural network with two classes of bias noises for solving time-variant matrix inversion, and its application to robot tracking based on the property of second-order differential equation. Firstly, the model is presented and some indispensable propaedeutics are given. Then, continuous-time and discrete-time neural network with two classes of bias noises is designed, respectively. Their convergence and finite-time stability are also theoretically analyzed. Finally, the proposed models are applied to a five-link robot tracking. Numerical simulations demonstrate the superiority and effectiveness of our method.

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