【摘 要】
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研究了具有Markov跳跃和区间时变时滞神经网络系统的稳定性问题。此类Markov跳变神经网络系统的转移概率矩阵元素部分未知，因而更具有一般性。通过建立新颖的增广Lyapunov泛函
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研究了具有Markov跳跃和区间时变时滞神经网络系统的稳定性问题。此类Markov跳变神经网络系统的转移概率矩阵元素部分未知，因而更具有一般性。通过建立新颖的增广Lyapunov泛函和应用反凸组合技术，得到了含有转移概率部分未知的Markov跳变神经网络的稳定准则。提出的方法不需要知道转移概率矩阵中未知元素的任何信息，增加了结果的使用范围。同时，得到的稳定性准则依赖于时滞的上下界。最后，通过数值仿真验证了所得结果的正确性。
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