重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(3) ：210-217.

一类离散时滞静态神经网络系统的时滞相依全局渐近稳定性分析

Analysis on the Delay-Dependent Globally Asymptotically Stability of the Static Neural Networks with Discrete Time-Delay

毛凯 杨树杰 刘丹
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(3) ：210-217.
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

一类离散时滞静态神经网络系统的时滞相依全局渐近稳定性分析

Analysis on the Delay-Dependent Globally Asymptotically Stability of the Static Neural Networks with Discrete Time-Delay

毛凯 1杨树杰 1刘丹1
扫码查看

作者信息

  • 1. 海军航空大学 航空基础学院数学教研室,山东 烟台 264001
  • 折叠

摘要

研究了一类时滞静态神经网络系统的时滞相依全局渐近稳定性条件.通过构造一个考虑了更多时滞状态信息的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割方法并结合Jensen积分不等式和自由权矩阵,获得以LMI形式表达的且保守性更低的一类具有定常时滞的静态神经网络的时滞相依全局渐近稳定性判定条件,并给出实例验证结果的有效性和更低的保守性.

关键词

静态神经网络/Lyapunov-Krasovskii泛函/时滞分割/自由权矩阵/LMI

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(11802338)

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量1
参考文献量28
段落导航相关论文