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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 505381 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 505381

Título del libro: 2018 15th International Conference On Electrical Engineering, Computing Science And Automatic Control (cce)
Título del capítulo: Contraction-Based Identification of a Neuron Model with Nonlinear Parameterization via Synchronization

Autores UNAM:
ANAHI FLORES PEREZ; MARCOS ANGEL GONZALEZ OLVERA; YU TANG XU;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Adaptive control; neural model; synchronization; contraction analysis

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Resumen:

In this work, a scheme for the identification of a nonlinearly parameterized neural system described by the Hindmarsh-Rose model, using synchronization and contraction for stability, is proposed. The given algorithm is based on the construction of an adaptive law which helps to render contractive, in a generalized sense, certain virtual system. This virtual dynamics is obtained as an abstract model for which the ideal identification goals and the identification error of the system under study are particular solutions. Contraction ensures that ideal and real trajectories tend to each other whenever they are initialized within the contraction region. The algorithm was successfully applied to identify the scalar nonlinear parameter of the Hindmarsh-Rose model and numerical results are shown in order to demonstrate the effectiveness of the method.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781538670330
Editorial:
IEEE

Tipo de producto:
Proceedings Paper