基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性

王占山; 张化光; 余文; 张庆灵

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基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性

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研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossherg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果相比,具有易于验证、适用范围广、条件更不保守等特点.仿真结果验证了本文方法的有效性.

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来源
《电子学报》|2008年第11期|2220-2223|共4页
作者
王占山; 张化光; 余文; 张庆灵;
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作者单位

东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004;

东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004;

墨西哥国立理工大学自动控制系,墨西哥,07360;

东北大学系统科学研究所,辽宁沈阳,110004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
Cohen-Grossberg神经网络; 时变时滞; 鲁棒稳定; 线性矩阵不等式;
入库时间 2022-08-18 02:32:34

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