【摘 要】
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针对一类含有离散和分布时延神经网络,在神经激活函数较弱的约束条件下,通过定义一个更具一般性的Lyapunov泛函,使用凸组合技术,得到了新的基于线性矩阵不等式表示的指数稳定
【机 构】
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电子科技大学中山学院自动化系,浙江万向系统有限公司,
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针对一类含有离散和分布时延神经网络,在神经激活函数较弱的约束条件下,通过定义一个更具一般性的Lyapunov泛函,使用凸组合技术,得到了新的基于线性矩阵不等式表示的指数稳定性判据。与现有结果相比,这些判据具有较小的保守性。仿真算例表明,得到的结果是有效的且保守性小。
Aiming at a class of neural networks with discrete and distributed delays, a new neural network based on linear matrix inequalities (LMIs) is obtained by defining a more generalized Lyapunov functional under the constraints of weak neural activation. Exponential Stability Criterion. Compared with the existing results, these criteria are less conservative. Simulation results show that the results obtained are effective and conservative.
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