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Design of H_∞ performance state estimator for static neural networks with time-varying delay

机译:时变时滞静态神经网络的H_∞性能状态估计器设计

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摘要

In this paper, an improved integral inequality is proposed to design H-infinity performance state estimator for delayed static neural networks (SNNs). A less conservative design criterion of H-infinity performance state estimator is proposed, which ensures the asymptotic stability of estimation error system. Then, the criterion is applied to present a method for designing suitable estimator gain matrices and optimal H-infinity performance index. A numerical example with simulation results is provided to verify the effectiveness of the proposed method. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:在本文中,提出了一种改进的积分不等式,以设计用于延迟静态神经网络(SNN)的H-无穷大性能状态估计器。提出了一种不那么保守的H无限性能状态估计器的设计准则,它保证了估计误差系统的渐近稳定性。然后,该标准适用于提出一种设计合适的估计器增益矩阵和最佳H无限性能指标的方法。数值算例与仿真结果验证了所提方法的有效性。 (C)2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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