机译:延迟静态神经网络的非脆弱H_∞性能状态估计的进一步改进结果
Univ Elect Sci & Technol China, Sch Automat Engn, Chengdu 611731, Sichuan, Peoples R China|Univ Elect Sci & Technol China, Sch Math Sci, Chengdu 611731, Sichuan, Peoples R China;
Univ Elect Sci & Technol China, Sch Math Sci, Chengdu 611731, Sichuan, Peoples R China;
Chengdu Univ, Sch Informat Sci & Engn, Chengdu 610106, Sichuan, Peoples R China;
Fuyang Normal Univ, Sch Informat Engn, Fuyang 236041, Peoples R China;
Qingdao Univ Sci & Technol, Sch Automat & Elect Engn, Qingdao 266061, Shandong, Peoples R China;
Static neural networks; Non-fragile control; H-infinity state estimation; Time-varing delays;
机译:对延迟静态神经网络的非脆弱H_∞性能状态估计的进一步提高结果
机译:延迟静态神经网络的保证$ H_ {infty} $性能状态估计
机译:时滞静态神经网络H_∞状态估计的改进结果
机译:时滞静态神经网络H_∞性能状态估计的改进结果
机译:结合人工神经网络时滞模型的静态交通分配模型
机译:具有混合时变时滞和随机发生的控制器增益波动的Markov跳神经网络的非脆弱混合H∞和被动同步
机译:H∞静态延迟神经网络与非脆弱采样数据控制的状态估计
机译:基于人工神经网络的psK数据通道光学性能监测 - 基于延迟抽头异步图的平衡检测参数训练。