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基于辅助函数积分不等式的不确定转移率的Markov跳变神经网络的稳定性分析

发布时间:2018-07-18 12:18
【摘要】:研究具有区间时变分布时滞和不确定转移率的Markov跳变区间时变时滞神经网络的稳定性问题.通过充分考虑转移概率的性质和不确定区域的特性,用一个有效的技术代替传统的Young’s不等式来约束转移率中的不确定项.同时,利用增广的李雅普诺夫泛函和具有较小保守性的辅助函数积分不等式,给出新的时滞依赖的稳定条件.仿真结果验证了所提出方法的有效性.
[Abstract]:The stability of Markov jump interval time-varying neural networks with time-varying time delay and uncertain transfer rate is studied. By fully considering the properties of the transition probability and the characteristics of the uncertain region, an effective technique is used to replace the traditional Youngns inequality to constrain the uncertainty in the transfer rate. At the same time, by using the extended Lyapunov Functionals and the auxiliary function integral inequality with small conservatism, a new stability condition of delay-dependent is given. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】: 东北大学信息科学与工程学院;沈阳化工大学信息工程学院;东北大学国防教育学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61433004) 辽宁省自然科学基金项目(201602593)
【分类号】:TP183

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本文编号:2131880

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