转移率部分未知的 Markov 跳变神经网络的稳定性

摘要

研究了具有 Markov 跳跃和区间时变时滞神经网络系统的稳定性问题.此类 Markov 跳变神经网络系统的转移概率矩阵元素部分未知,因而更具有一般性.通过建立新颖的增广 Lyapunov 泛函和应用反凸组合技术,得到了含有转移概率部分未知的 Markov 跳变神经网络的稳定准则.提出的方法不需要知道转移概率矩阵中未知元素的任何信息,增加了结果的使用范围.同时,得到的稳定性准则依赖于时滞的上下界.最后, 通过数值仿真验证了所得结果的正确性.