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一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应估计

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研究了一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应状态估计问题.通过李雅普洛夫稳定定理和M-矩阵的方法,得到时滞神经网络的几乎渐近稳定,并设计得到该系统的状态估计器和相应的反馈增益更新律.同时,用数值例子验证了所提出方法的有效性.

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来源
《上海工程技术大学学报》 |2015年第3期|222-225|共4页
作者
李研; 童东兵; 何德东; 甘维轩; 张颖; 吴健珍;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类稳定性理论;
关键词
神经网络; 时滞; 自适应估计; 渐近稳定; 马尔科夫跳变;

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