Stability analysis for uncertain switched delayed complex-valued neural networks

Gunasekaran Nallappan; Zhai Guisheng

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Stability analysis for uncertain switched delayed complex-valued neural networks

机译：不确定切换时滞复数值神经网络的稳定性分析

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The main concern of the paper is to address the stability of switched delayed complex-valued neural networks with uncertainties. Based on suitable Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) and proposed lemma, the delay-dependent sufficient conditions are derived to guarantee the asymptotical stability of considered uncertain switched complex-valued neural networks. The derived sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities are solved with the help of YALMIP toolbox in MATLAB. Two numerical examples are provided to ensure the effectiveness of the theoretical conditions. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.

机译：本文的主要关注点是解决具有不确定性的切换时滞复数值神经网络的稳定性。基于合适的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）和提出的引理，推导了依赖于延迟的充分条件，以保证所考虑的不确定开关复数值神经网络的渐近稳定性。利用MATLAB中的YALMIP工具箱，可以解决根据线性矩阵不等式导出的充分条件。提供两个数值示例以确保理论条件的有效性。（C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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来源
《Neurocomputing》 |2019年第20期|198-206|共9页
作者
Gunasekaran Nallappan; Zhai Guisheng;
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作者单位

Shibaura Inst Technol Dept Math Sci Saitama 3378570 Japan;

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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
Complex-valued neural networks; Lyapunov method; Integral inequality; Linear matrix inequality; Stability;

机译：复值神经网络;Lyapunov方法;积分不平等;线性矩阵不等式;稳定性;

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