Quantized passification of delayed memristor-based neural networks via sliding model control

Sun Bo; Cao Yuting; Guo Zhenyuan; Yan Zheng; Wen Shiping

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Quantized passification of delayed memristor-based neural networks via sliding model control

机译：通过滑动模型控制量化基于延迟忆阻的神经网络的广泛化

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In this paper, quantized passification is investigated for memristive neural networks (MNNs) with time-varying delays via sliding model control. The controller is designed with quantized schemes to reduce the computational complexity via uniform quantization and logarithmic quantizer. By choosing suitable Lyapunov functional and using LMI toolbox, some specific conditions are obtained to make MNN passive. At last, we give an illustrative example to ensure the correctness of the theorem. (C) 2020 The Franklin Institute. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.

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来源
《Journal of the Franklin Institute》 |2020年第6期|3741-3752|共12页
作者
Sun Bo; Cao Yuting; Guo Zhenyuan; Yan Zheng; Wen Shiping;
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作者单位

Univ Elect Sci & Technol China Sch Comp Sci & Engn Chengdu 611731 Peoples R China;

Hunan Univ Coll Math & Econometr Changsha 410082 Peoples R China;

Hunan Univ Coll Math & Econometr Changsha 410082 Peoples R China;

Univ Technol Sydney Ctr Artificial Intelligence Sydney NSW 2007 Australia;

Univ Elect Sci & Technol China Sch Comp Sci & Engn Chengdu 611731 Peoples R China;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
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入库时间 2022-08-18 21:04:28

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