Triple-integral method for the stability analysis of delayed neural networks

Zixin Liu; Jian Yu; Daoyun Xu; Dingtao Peng

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Triple-integral method for the stability analysis of delayed neural networks

机译：延迟神经网络稳定性分析的三重积分法

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This paper addresses the stability problem of a delayed neural networks. Combined with the property of convex function, by generalizing the famous Jensen integral inequality, a new triple-integral Lyapunov function is constructed, and a new improved delay-dependent stability criterion is derived. Two numerical examples are presented to illustrate the less conservatism and the effectiveness of the main results.

机译：本文讨论了延迟神经网络的稳定性问题。结合凸函数的性质，通过推广著名的詹森积分不等式，构造了一个新的三重积分Lyapunov函数，并推导了一个新的改进的时滞相关稳定性准则。给出了两个数值示例，以说明保守性较低和主要结果的有效性。

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来源
《Neurocomputing》 |2013年第1期|283-289|共7页
作者
Zixin Liu; Jian Yu; Daoyun Xu; Dingtao Peng;
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作者单位

College of Computer Science and information, GuiZhou University, Guiyang, Guizhou 550025, PR China,School of Mathematics and Statistics, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang, Guizhou 550004, PR China;

College of Computer Science and information, GuiZhou University, Guiyang, Guizhou 550025, PR China;

College of Computer Science and information, GuiZhou University, Guiyang, Guizhou 550025, PR China;

School of Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
delayed neural networks; convex funcation; jensen integral inequality; triple-integral method; asymptotic stability;

机译：延迟神经网络;凸函数詹森积分不等式;三重积分法渐近稳定性;

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