【摘 要】
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针对一类基于忆阻时滞神经网络的耗散问题,提出一种结合倒凸技术和Wirtinger积分不等式的耗散方法。首先,应用微分包含和集值映射理论,将忆阻时滞神经网络转化成传统的时滞神
【机 构】
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西安电子科技大学机电工程学院,咸阳师范学院数学与信息科学学院
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针对一类基于忆阻时滞神经网络的耗散问题,提出一种结合倒凸技术和Wirtinger积分不等式的耗散方法。首先,应用微分包含和集值映射理论,将忆阻时滞神经网络转化成传统的时滞神经网络;接着,构造含有时滞系数的状态向量2次项和3重积分项的Lyapunov-Krasovskii泛函(LKF),应用倒凸技术和Wirtinger积分不等式估计LKF微分,得到了确保时滞神经网络严格耗散的时滞依赖条件,这些条件可以用线性矩阵不等式形式表示并且易于用Matlab软件实现。将该方法推广到研究时滞神经网络无缘分析问题中。在数值
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