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研究了一类切换时滞神经网络的非脆弱状态估计问题,其中估计器的增益矩阵具有不确定性.首先,通过构造模态依赖的Lyapunov泛函,并利用Jensen不等式和平均驻留时间技巧建立了非脆弱估计器存在的充分条件.接着,应用线性矩阵不等式的一组可行解表示了估计器的增益矩阵.
切换时滞神经网络的非脆弱状态估计
【摘 要】
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研究了一类切换时滞神经网络的非脆弱状态估计问题,其中估计器的增益矩阵具有不确定性.首先,通过构造模态依赖的Lyapunov泛函,并利用Jensen不等式和平均驻留时间技巧建立了非
【机 构】
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阜阳师范大学数学与统计学院
【出 处】
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赤峰学院学报:自然科学版
【发表日期】
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2019年9期
【基金项目】
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安徽省教育厅高校科学研究重点项目(KJ2019A0528),阜阳师范学院基础教育研究成果培育专项项目(2018JCJY10),阜阳师范学院青年人才重点项目(rcxm201904)
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