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
作者:
作者单位:

(海军航空大学,山东烟台 264001)

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

O175.13

基金项目:


Delay-Dependent Global Stability of Neural Networks With Time Delay Based on Delay
Author:
Affiliation:

(Naval Aviation University, Yantai Shandong 264001, China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    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。

    Abstract:

    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.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

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].海军航空大学学报,2019,34(2):239-244
MAO Kai, SUN Xiaoshu, YANG Shujie, LIU Dan. Delay-Dependent Global Stability of Neural Networks With Time Delay Based on Delay[J]. JOURNAL OF NAVAL AVIATION UNIVERSITY,2019,34(2):239-244

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2019-06-14
  • 出版日期: