分布时滞细胞神经网络的代数抗饱和补偿设计

发布时间：2018-12-20 17:27

【摘要】：针对一类分布时滞神经网络系统提出一种代数抗饱和补偿设计。在不考虑系统输入饱和的前提下,通过系统参数、M矩阵理论、迪尼导数设计出了一种代数判据。在此基础上,当发生输入饱和时,运用舒尔补引理将二次型矩阵不等式(quadratic matrix inequality,QMI)转化成线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)。同时给出优化吸引域估计的方法。仿真结果验证了方案的可行性和有效性。
[Abstract]:An algebraic anti-saturation compensation design is proposed for a class of distributed time-delay neural networks. Without considering the input saturation of the system, an algebraic criterion is designed by means of system parameters, M-matrix theory and Dini derivative. On this basis, when input saturation occurs, the quadratic matrix inequality (quadratic matrix inequality,QMI) is transformed into a linear matrix inequality (linear matrix inequality,LMI) by Schul-complement Lemma. At the same time, the method of optimizing the estimation of attraction domain is given. Simulation results verify the feasibility and effectiveness of the scheme.
【作者单位】： 海军工程大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金(61374003) 海军工程大学基础研究基金(20161475)资助课题
【分类号】：O231

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本文编号：2388299