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Robust state estimation for fractional-order complex-valued delayed neural networks with interval parameter uncertainties: LMI approach

机译:具有间隔参数不确定性的分数级复数延迟神经网络的鲁棒状态估计:LMI方法

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摘要

Without separating complex-valued neural networks into two real-valued systems, the state estimation of fractional-order complex-valued neural networks (FCNNs) with uncertain parameters and time delay is investigated in this paper. Based on Lyapunov-Krasovskii functional approach, a new linear matrix inequality (LMI) criterion is derived for asymptotic stability of the estimation error system. A numerical example with simulations is given to confirm the feasibility and availability of the raised result. (C) 2020 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:在不将复值的神经网络分离成两个实值的系统中,本文研究了具有不确定参数和时间延迟的分数级复值神经网络(FCNNS)的状态估计。 基于Lyapunov-Krasovskii功能方法,导出了一种新的线性矩阵不等式(LMI)标准,用于估计误差系统的渐近稳定性。 给出了具有仿真的数值示例,以确认所提出的结果的可行性和可用性。 (c)2020 Elsevier Inc.保留所有权利。

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