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时滞依赖的脉冲时滞神经网络的稳定性
  • 期刊名称：武汉科技大学学报
  • 时间：0
  • 页码：327-331
  • 语言：中文
  • 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]武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081, [2]武汉科技大学理学院,湖北武汉430081
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（50675161 60904060）; 国际科技合作重点资助项目（2006CA025）; 教育部重点研究资助项目（205098）; 湖北省教育厅重大研究资助项目（Z200511001）
  • 相关项目：基于图论分析的多移动机器人有序化多模态群集运动控制
作者： 吴怀宇|王芬|
关键词： 神经网络, 脉冲, 时滞, 稳定性, neural network, impulse, time delays, stability
中文摘要：

基于Lyapunov泛函和不等式技巧,得到脉冲混合时滞神经网络全局指数稳定性的时滞依赖型判据,其中混合时滞包括离散时滞和分布时滞两种类型。该判据用线性矩阵不等式表示,并通过一个数值实例验证了判据的有效性。

英文摘要：

This paper is concerned with the global exponential stability of impulsive neural networks with mixed time delays,which comprise discrete and distributed time delays.Based on the Lyapunov functional and inequality technique,delay-dependent stability criteria are obtained in terms of linear matrix inequalities.A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the results.

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