本文關(guān)鍵詞： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 穩(wěn)定性 耗散性 自由矩陣積分不等式 時變時滯　出處：《控制與決策》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究時變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒穩(wěn)定性和耗散性問題.充分利用積分項(xiàng)的時滯信息和激勵函數(shù)條件構(gòu)造一個合適的增廣LK泛函;利用自由矩陣積分不等式處理LK泛函的導(dǎo)數(shù),得到一個低保守性的時滯相關(guān)穩(wěn)定判據(jù);將所獲得的結(jié)論延伸至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耗散性分析,并推導(dǎo)出一個確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嚴(yán)格(X,Y,Z)-γ-耗散的充分條件.最后通過3個數(shù)值算例驗(yàn)證了所提出方法的可行性和優(yōu)越性.
[Abstract]:The problem of robust stability and dissipation of neural networks with time-varying delays is studied. A suitable extended LK functional is constructed by using the delay information of the integral term and the condition of the excitation function, and the derivative of the LK functional is treated by the free matrix integral inequality. A low conservative delay-dependent stability criterion is obtained, and the results obtained are extended to the dissipative analysis of neural networks. A sufficient condition to ensure the strict dissipation of the neural network is derived. Finally, the feasibility and superiority of the proposed method are verified by three numerical examples.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;電傳動控制與智能裝備湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61672225,61304064) 國家火炬計(jì)劃項(xiàng)目(2015GH712901) 湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015JJ3064,2015JJ5021) 湖南省教育廳科研基金項(xiàng)目(15B067) 廣東省特種光纖材料與器件工程技術(shù)研究開發(fā)中心開放基金項(xiàng)目
【分類號】：TP183

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本文編號：1493500