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具有随机切换非线性的时滞神经网络的非脆弱状态估计
1
作者
杜君花
吴晓丹
《数学的实践与认识》
北大核心
2019年第15期262-269,共8页
探讨了带有随机切换非线性和混合时滞的不确定神经网络的非脆弱状态估计问题.首先,给出了所研究神经网络的数学模型;其次,基于有效信息设计非脆弱状态估计器,采用范数有界不确定性刻画了状态估计器增益矩阵的摄动现象;再次,基于Lyapuno...
探讨了带有随机切换非线性和混合时滞的不确定神经网络的非脆弱状态估计问题.首先,给出了所研究神经网络的数学模型;其次,基于有效信息设计非脆弱状态估计器,采用范数有界不确定性刻画了状态估计器增益矩阵的摄动现象;再次,基于Lyapunov稳定性定理给出了新的线性矩阵不等式描述的稳定性条件;最后,给出了仿真实验验证所提出的状态估计算法的可行性.
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关键词
离散神经网络
无穷分布式时滞
时
变
时
滞
随机切换非线性
非脆弱状态估计
原文传递
题名
具有随机切换非线性的时滞神经网络的非脆弱状态估计
1
作者
杜君花
吴晓丹
机构
齐齐哈尔大学理学院
哈尔滨理工大学理学院
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2019年第15期262-269,共8页
基金
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135209250)
齐齐哈尔大学教育科学研究项目(2017028)
文摘
探讨了带有随机切换非线性和混合时滞的不确定神经网络的非脆弱状态估计问题.首先,给出了所研究神经网络的数学模型;其次,基于有效信息设计非脆弱状态估计器,采用范数有界不确定性刻画了状态估计器增益矩阵的摄动现象;再次,基于Lyapunov稳定性定理给出了新的线性矩阵不等式描述的稳定性条件;最后,给出了仿真实验验证所提出的状态估计算法的可行性.
关键词
离散神经网络
无穷分布式时滞
时
变
时
滞
随机切换非线性
非脆弱状态估计
Keywords
discrete neural networks
infinite distributed delays
time-varying delays
stochastic switching nonlinearities
non-fragile state estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有随机切换非线性的时滞神经网络的非脆弱状态估计
杜君花
吴晓丹
《数学的实践与认识》
北大核心
2019
0
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