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基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

Delay-Dependent Global Stability of Neural Networks With Time Delay Based on Delay Fractitioning Technique
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摘要 通过构造一个新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。 In this paper, a delay-dependent stability sufficient condition was obtained by a newly constructed Lyapunov- Krasovskii functional together with delay fractioning technique, free weighing matrix method and Jensen integral inequali. ty, which was in form of LMIs and was less conservative than the existing ones.
作者 毛凯 孙校书 杨树杰 刘丹 MAO Kai;SUN Xiaoshu;YANG Shujie;LIU Dan(Naval Aviation University, Yantai Shandong 264001,China)
机构地区 海军航空大学
出处 《海军航空工程学院学报》 2019年第2期239-244,共6页 Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University
基金 国家自然科学基金资助项目(11802338)
关键词 时滞神经网络系统(DNN) 全局渐近稳定 时滞分割技术 自由权矩阵 Jensen积分不等式 time-delay neural networks (DNN) global asymptotically stability delay fractioning technique free weightingmatrix Jensen integral inequality
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