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具有连续分布时滞神经网络系统的指数稳定性准则
  • ISSN号:1003-7985
  • 期刊名称:《东南大学学报:英文版》
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]东南大学自动化学院,南京210096
  • 相关基金:Foundation item: The National Natural Science Foundation of China ( No. 60574006).
中文摘要:

考虑了一类具有时变和连续分布时滞神经网络系统的指数稳定性问题.通过引入Lyaptmov-Krasovskii泛函、自由权矩阵和等价的描述系统形式,针对所考虑的系统建立了一个时滞相关的指数稳定性准则.该准则以线性矩阵不等式的形式给出,能够很容易地用Matlab工具箱LMI进行检验.此外。所得到的结论不需要激励函数的单调性且变时滞的导函数只要有上界结论就可以成立,这拓展和发展了现有的一些结论.最后通过2个数值例子说明了所得结论的有效性.

英文摘要:

The exponential stability of a class of neural networks with continuously distributed delays is investigated by employing a novel Lyapunov-Krasovskii functional. Through introducing some free-weighting matrices and the equivalent descriptor form, a delay-dependent stability criterion is established for the addressed systems. The condition is expressed in terms of a linear matrix inequality (LMI), and it can be checked by resorting to the LMI in the Matlab toolbox. In addition, the proposed stability criteria do not require the monotonicity of the activation functions and the derivative of a time-varying delay being less than 1, which generalize and improve earlier methods. Finally, numerical examples are given to show the effectiveness of the obtained methods.

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期刊信息
  • 《东南大学学报:英文版》
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东南大学
  • 主编:毛善锋
  • 地址:南京市四牌楼2号
  • 邮编:210096
  • 邮箱:xuebao@seu.edu.cn
  • 电话:025-83794323 83794343传
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-7985
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1325/N
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  • 2010年和2012年荣获第三届和第四届中国高校优秀科...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库
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