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随机马尔科夫跳变时滞神经网络的状态估计
1
作者
蒋葛利
陈云
邹洪波
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2014年第3期29-33,共5页
研究了一类具有离散和分布时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的状态估计问题。基于伊藤引理、Lyapunov-Krasovskii泛函等理论,通过积分不等式方法得到时滞神经网络全局渐近均方稳定条件,再以线性矩阵不等式为求解工具,设计出状态估计器,...
研究了一类具有离散和分布时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的状态估计问题。基于伊藤引理、Lyapunov-Krasovskii泛函等理论,通过积分不等式方法得到时滞神经网络全局渐近均方稳定条件,再以线性矩阵不等式为求解工具,设计出状态估计器,最后通过数值例子对所提方法的有效性进行验证。
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关键词
随机
稳定性
马尔科夫
时滞
神经网络
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题名
随机马尔科夫跳变时滞神经网络的状态估计
1
作者
蒋葛利
陈云
邹洪波
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2014年第3期29-33,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61104120)
浙江省自然科学基金资助项目(LY12F03005)
文摘
研究了一类具有离散和分布时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的状态估计问题。基于伊藤引理、Lyapunov-Krasovskii泛函等理论,通过积分不等式方法得到时滞神经网络全局渐近均方稳定条件,再以线性矩阵不等式为求解工具,设计出状态估计器,最后通过数值例子对所提方法的有效性进行验证。
关键词
随机
稳定性
马尔科夫
时滞
神经网络
Keywords
stochastic
stability
Markov
delays
neural networks
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
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操作
1
随机马尔科夫跳变时滞神经网络的状态估计
蒋葛利
陈云
邹洪波
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2014
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