本文選題：Wirtinger積分不等式 + 時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《西北師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,研究了一類含有不確定性的時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒無緣問題.首先構(gòu)造含有三重積分項的Lyapunov-Krasovskii(LK)泛函,接著運用一階和二階Wirtinger積分不等式來估計LK泛函微分,得到了改善的時滯依賴的無緣條件,這些條件以線性矩陣不等式(LMIs)形式表出.最后,當(dāng)時滯微分上界分別為0.9和1時,應(yīng)用折半搜索算法獲得了確保不確定時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無緣的最大允許時滯上界.運用相對差將所得結(jié)果與最新文獻(xiàn)結(jié)果相比,改善率分別提高了166%和103%,表明文中方法優(yōu)于現(xiàn)有方法并且有較弱的保守性.另外,當(dāng)時滯微分上界為0.9時,隨機選取10個狀態(tài)初始向量,利用MATLAB提供的Simulink平臺進行系統(tǒng)狀態(tài)響應(yīng)曲線的仿真,結(jié)果支持所提方法的正確性和有效性.
[Abstract]:Based on the Lyapunov stability theory, the robust miss problem of a class of delayed neural networks with uncertainties is studied. First, Lyapunov-Krasovskii (LK) functional with triple integral term is constructed, then the first-order and second-order Wirtinger integral inequalities are used to estimate the LK functional differential, and the improved delay-dependent conditions are obtained. These conditions are expressed in the form of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, when the hysteretic differential upper bound is 0.9 and 1 respectively, the maximum allowable upper bound of delay is obtained by using the half-fold search algorithm to ensure the uncertainty of neural networks with time-delay. By using the relative difference, the improvement rate of the proposed method is increased by 16.6% and 103%, respectively, compared with the results of the latest literature, which indicates that the proposed method is superior to the existing method and has a weak conservatism. In addition, when the upper bound of hysteretic differential is 0.9, 10 initial state vectors are selected randomly, and the simulation of system state response curve is carried out by using Simulink platform provided by MATLAB. The results support the correctness and validity of the proposed method.
【作者單位】： 咸陽師范學(xué)院數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;西安電子科技大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61501388,11501482) 咸陽師范學(xué)院青藍(lán)人才項目(XSYQL201605)
【分類號】：O175

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本文編號：2109628