【摘要】：研究具有區(qū)間時(shí)變分布時(shí)滯和不確定轉(zhuǎn)移率的Markov跳變區(qū)間時(shí)變時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題.通過充分考慮轉(zhuǎn)移概率的性質(zhì)和不確定區(qū)域的特性,用一個(gè)有效的技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Young’s不等式來約束轉(zhuǎn)移率中的不確定項(xiàng).同時(shí),利用增廣的李雅普諾夫泛函和具有較小保守性的輔助函數(shù)積分不等式,給出新的時(shí)滯依賴的穩(wěn)定條件.仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性.
[Abstract]:The stability of Markov jump interval time-varying neural networks with time-varying time delay and uncertain transfer rate is studied. By fully considering the properties of the transition probability and the characteristics of the uncertain region, an effective technique is used to replace the traditional Youngns inequality to constrain the uncertainty in the transfer rate. At the same time, by using the extended Lyapunov Functionals and the auxiliary function integral inequality with small conservatism, a new stability condition of delay-dependent is given. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;沈陽化工大學(xué)信息工程學(xué)院;東北大學(xué)國防教育學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61433004) 遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(201602593)
【分類號(hào)】：TP183

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本文編號(hào)：2131880