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【2h】

Robust Synchronization Criterion for Coupled Stochastic Discrete-Time Neural Networks with Interval Time-Varying Delays, Leakage Delay, and Parameter Uncertainties

机译:用于耦合随机离散时间神经网络的鲁棒同步标准,间隔时变延迟,泄漏延迟和参数不确定性

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摘要

The purpose of this paper is to investigate a delay-dependent robust synchronization analysis for coupled stochastic discrete-time neural networks with interval time-varying delays in networks coupling, a time delay in leakage term, and parameter uncertainties. Based on the Lyapunov method, a new delay-dependent criterion for the synchronization of the networks is derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs) by constructing a suitable Lyapunov-Krasovskii’s functional and utilizing Finsler’s lemma without free-weighting matrices. Two numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.
机译:本文的目的是研究耦合随机离散时间神经网络的延迟依赖性鲁棒同步分析,网络耦合中的间隔时间变化延迟,泄漏术语的时间延迟以及参数不确定性。基于Lyapunov方法,通过构建合适的Lyapunov-krasovskii的功能并利用Finsler的Lemma而不自由加权矩阵来导出网络同步的新延迟依赖性标准,用于线性矩阵不等式(LMI)。给出了两个数值例子来说明所提出的方法的有效性。

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