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具有混合时滞的随机神经网络的无源性分析
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[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—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]南通大学电子信息学院,江苏南通226019
  • 相关基金:国家自然科学基金(60874021); 江苏省自然科学基金(BK2010275)
作者: 张振娟[1]
中文摘要:

针对一类具有混合时滞的随机神经网络,研究其无源性分析问题.假设神经网络的离散状态时滞是不确定的,看成一个标称值受时变扰动;神经网络的分布式状态时滞是定常的.通过构造适当的离散化Lyapunov-Krasovskii泛函,并结合自由权矩阵方法,以线性矩阵不等式的形式给出了保证具有混合时滞的随机神经网络无源的时滞依赖充分条件.

英文摘要:

This paper is concerned with the problem of passivity analysis for stochastic neural networks with mixed delays.It is assumed that the discrete delay is uncertain and seen as a composition of a nominal value subject to a time varying perturbation.The distributed delay is supposed to be constant.By constructing a appropriate discretized Lyapunov-Krasovskii functional and utilizing free-weight matrix techniques,delay-dependent passivity criteria are established in terms of linear matrix inequalities to guarantee the passivity per-formance of the addressed neural networks.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909