一类具有混合时滞的神经网络指数稳定性分析

讨论了一类具有混合时滞(包含离散和分布时滞)的人工神经网络的指数稳定性问题.通过将时滞区间分为不等的两部分,并结合倒数凸方法,得到了系统指数稳定的新判据,判据以线性矩阵不等式的形式给出.最后用两个数值实例说明了所得结论的有效性与更小的保守性.

一类区间时变时滞切换系统的稳定性

研究一类具有区间时变时滞线性切换系统的稳定性问题,通过构造一类限定时滞上下界的分段Lyapunov-Krasovskii(L-K)函数并结合线性矩阵不等式(LMI)技术建立一种新的稳定性判据。首先,基于时滞分割法将时滞区间平均分割成n等分,在每一段子区间上构造带有三重积分形式的L-K泛函;其次,应用保守性更小的Jenson不等式以及一阶、二阶倒数凸组合技术处理L-K泛函沿着时间导数中的积分项,得到具有区间时变时滞的线性切换系统稳定性的充分条件;最后,将具有区间时变时滞的线性切换系统稳定性问题归结为LMI的求解问题,这样便于利用Matlab工具箱求解并验证结论的有效性。

区间二型时滞模糊系统的稳定性分析

研究一类带有时变时滞的区间二型模糊系统的稳定性分析问题。在构建Lyapunov-Krasovskii泛函时,加入增广矩阵和三重积分项,再结合二阶Bessel-Legendre不等式、倒数凸组合方法和扩展的Jensen不等式,给出一个保守性较小的区间二型时滞模糊系统的渐近稳定性准则,最后通过数例验证了准则的有效性。