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Markovian忆阻二阶BAM神经网络的非脆弱指数状态估计

Non-fragile Exponential State Estimation for Markovian Memristive Second-order BAM Neural Networks
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摘要 本文研究了时变时滞Markovian忆阻二阶BAM神经网络的非脆弱指数状态估计问题.不同于现有文献中的降阶方法,本文利用Lyapunov泛函方法和不等式技巧,结合Barbalat引理,直接从模型自身来考虑非脆弱指数状态估计,建立了确定估计器存在的充分判据.最后给出一个实例检验了结果的有效性. The issue of non-fragile exponential state estimation(NFESE)for Markovian memristive secondorder BAM neural networks with time-varying delays is studied in this paper.Different from the reducedorder methods in the existing literature,this paper considers the NFESE directly from the model itself and establishes a sufficient criterion for determining the esistence of the estimator based on Lyapunov functional approach,inequality techniques,and Barbalat Lemma.Finally,an example is given to test the validity of the result.
作者 罗玲 蹇继贵 郑胜 LUO Ling;JIAN Jigui;ZHENG Sheng(College of Science,China Three Gorges Univ.,Yichang 443002,China)
机构地区 三峡大学理学院
出处 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第3期106-112,共7页 Journal of China Three Gorges University:Natural Sciences
基金 国家自然科学基金天文联合基金项目(U2031202,U1731124)。
关键词 状态估计 二阶神经网络 非脆弱性 忆阻器 线性矩阵不等式(LMI) Markovian跳跃参数 state estimation second-order neural network non-fragility memristor linear matrix inequality(LMI) Markovian jump parameters
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