Hybrid-driven-based H∞ filter design for neural networks subject to deception attacks
Hybrid-driven-based H∞ filter design for neural networks subject to deception attacks
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基于混合驱动的 H 滤波器设计，适用于遭受欺骗攻击的神经网络
DOI：
10.1016/j.amc.2017.09.007
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发表时间：
2018-03
影响因子：
4
通讯作者：
Shumin Fei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jinliang Liu;Jilei Xia;Engang Tian;Shumin Fei
本文研究了具有混合触发机制和欺骗攻击的神经网络的∞滤波器设计问题。为了充分利用有限的网络资源，引入了一种混合触发机制，时间触发机制和事件触发机制之间的切换服从伯努利分布。考虑混合触发方案和欺骗攻击的影响，建立了∞滤波误差系统的数学模型。利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技巧，给出了保证滤波误差系统稳定的充分条件。此外，还给出了所设计的滤波器参数的LMI的显式表达式。最后，用一个数值算例说明了设计方法。
This paper investigates the problem ofH∞filter design for neural networks with hybrid triggered scheme and deception attacks. In order to make full use of the limited network resources, a hybrid triggered scheme is introduced, in which the switching between the time triggered scheme and the event triggered scheme obeys Bernoulli distribution. By considering the effect of hybrid triggered scheme and deception attacks, a mathematical model ofH∞filtering error system is constructed. The sufficient conditions that can ensure the stability of filtering error system are given by using Lyapunov stability theory and linear matrix inequality (LMI) techniques. Moreover, the explicit expressions are provided for the designed filter parameters that is in terms of LMIs. Finally, a numerical example is employed to illustrate the design method.
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DOI：
10.1016/j.amc.2006.01.024
发表时间：
2006-10
期刊：
Appl. Math. Comput.
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--
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Ju H. Park
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E. Tian;Yue Dong;Chen Peng
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Jie Zhang;Zidong Wang;Derui Ding;Xiaohui Liu
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Songlin Hu;D. Yue