【摘 要】
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研究带有不确定性和干扰的时滞神经网络的鲁棒同步问题。通过构建带有离散时延和分布式时延的新颖Lyapu⁃nov-Krasovskii泛函(LKF),使用新的积分不等式,获得同步误差系统(SES
【机 构】
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华北理工大学人工智能学院,火箭军综合训练基地学兵训练一队,石家庄海山实业发展总公司
【基金项目】
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国家自然基金资助项目(No.61503120)
论文部分内容阅读
研究带有不确定性和干扰的时滞神经网络的鲁棒同步问题。通过构建带有离散时延和分布式时延的新颖Lyapu⁃nov-Krasovskii泛函(LKF),使用新的积分不等式,获得同步误差系统(SES)的鲁棒稳定准则和镇定条件。通过求解一组线性矩阵不等式(LMIs)来获得采样控制器,所得结果具有更低的保守性,最后通过数值仿真验证方法的有效性。
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