文章摘要
毛凯,孙校书,杨树杰,刘丹.基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析[J].,2019,(2):239-244
基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析
Delay-Dependent Global Stability of Neural Networks With Time Delay Based on Delay
  
DOI:10.7682/j.issn.1673-1522.2019.02.011
中文关键词: 时滞神经网络系统(DNN)  全局渐近稳定  时滞分割技术  自由权矩阵  Jensen积分不等式
英文关键词: time-delay neural networks (DNN)  global asymptotically stability  delay fractioning technique  free weightingmatrix  Jensen integral inequality
基金项目:
作者单位
毛凯 海军航空大学,山东烟台 264001 
孙校书 海军航空大学,山东烟台 264001 
杨树杰 海军航空大学,山东烟台 264001 
刘丹 海军航空大学,山东烟台 264001 
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中文摘要:
      通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。
英文摘要:
      In this paper, a delay-dependent stability sufficient condition was obtained by a newly constructed Lyapunov-Krasovskii functional together with delay fractioning technique, free weighing matrix method and Jensen integral inequali.ty, which was in form of LMIs and was less conservative than the existing ones.
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