【摘要】：基于周期間歇采樣控制策略研究了一類隨機反應(yīng)擴散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鎮(zhèn)定問題.所提出的鎮(zhèn)定方案基于空間采樣并關(guān)于時間間歇,即采樣控制只在"工作時間"被激活,而在"工作時間"的每個時刻,只在空間中的有限個點對狀態(tài)采樣.引入分段Lyapunov函數(shù),并利用Wirtinger積分不等式充分發(fā)掘擴散項的鎮(zhèn)定作用,建立了系統(tǒng)全局均方指數(shù)穩(wěn)定的充分條件,該條件定量揭示了控制周期、控制寬度、空間采樣區(qū)間的上界之間的關(guān)系,基于穩(wěn)定性條件,給出了周期間歇采樣控制器的參數(shù)化設(shè)計方法.最后通過數(shù)值例子驗證了所提出方法的有效性.
[Abstract]:Based on periodic intermittent sampling control strategy, the stabilization problem of a class of stochastic reaction diffusion neural networks is studied. The proposed stabilization scheme is based on spatial sampling and time-intermittent, that is, sampling control is activated only at "working time", and at each time of "working time", only a finite number of points in space are sampled. In this paper, the piecewise Lyapunov function is introduced, and the stability of the diffusion term is fully explored by using the Wirtinger integral inequality, and a sufficient condition for the global mean square exponential stability of the system is established, which quantitatively reveals the control period and the control width. Based on the stability condition, the parameterized design method of periodic intermittent sampling controller is presented. Finally, a numerical example is given to verify the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 廣西大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61573111);國家自然科學(xué)基金重點項目(61633011) 廣西自然科學(xué)基金資助項目(2015GXNSFAA139003)資助課題
【分類號】：TP183;TP273

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本文編號：2223702