【摘 要】
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研究了一类具有时变时滞的离散时间随机神经网络的全局指数稳定性和全局鲁棒指数稳定性.首先构造了包含更多交叉项信息的新的Lyapunov泛函,然后将时滞区间等分为2个子区间,根
【机 构】
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海军航空工程学院基础部系统科学与数学研究所
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研究了一类具有时变时滞的离散时间随机神经网络的全局指数稳定性和全局鲁棒指数稳定性.首先构造了包含更多交叉项信息的新的Lyapunov泛函,然后将时滞区间等分为2个子区间,根据时滞函数所处不同的子区间更加细致地讨论了Lyapunov泛函Ll 相应项导数的上界,再利用不等式技巧,自由权矩阵和凸组合方法得到系统时滞相依的均方全局指数稳定新判据,还给出了系统具有范数有界的参数不确定情形下的全局鲁棒指数稳定判据,本文结果具有更少的的保守性,最后举例说明了本文方法的有效性.
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