时变时滞神经网络的时滞相关鲁棒稳定性和耗散性分析

发布时间：2018-02-06 03:46

  本文关键词： 神经网络 稳定性 耗散性 自由矩阵积分不等式 时变时滞　出处：《控制与决策》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究时变时滞神经网络的鲁棒稳定性和耗散性问题.充分利用积分项的时滞信息和激励函数条件构造一个合适的增广LK泛函;利用自由矩阵积分不等式处理LK泛函的导数,得到一个低保守性的时滞相关稳定判据;将所获得的结论延伸至神经网络的耗散性分析,并推导出一个确保神经网络严格(X,Y,Z)-γ-耗散的充分条件.最后通过3个数值算例验证了所提出方法的可行性和优越性.
[Abstract]:The problem of robust stability and dissipation of neural networks with time-varying delays is studied. A suitable extended LK functional is constructed by using the delay information of the integral term and the condition of the excitation function, and the derivative of the LK functional is treated by the free matrix integral inequality. A low conservative delay-dependent stability criterion is obtained, and the results obtained are extended to the dissipative analysis of neural networks. A sufficient condition to ensure the strict dissipation of the neural network is derived. Finally, the feasibility and superiority of the proposed method are verified by three numerical examples.
【作者单位】： 湖南工业大学电气与信息工程学院;电传动控制与智能装备湖南省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61672225,61304064) 国家火炬计划项目(2015GH712901) 湖南省自然科学基金项目(2015JJ3064,2015JJ5021) 湖南省教育厅科研基金项目(15B067) 广东省特种光纤材料与器件工程技术研究开发中心开放基金项目
【分类号】：TP183

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本文编号：1493500