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针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性. 相似文献
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研究网络环境下凸多面体离散时滞系统的鲁棒输出反馈控制问题．假设控制器与驱动器之间通过不可靠的通讯网络相连接．利用相互独立的随机变量刻画多个通信信道中的数据丢失现象．首先,基于参数依赖的Lya—punov—Krasovskii泛函方法分析闭环系统的鲁棒随机稳定性;然后,将参数依赖的鲁棒静态输出反馈控制器的设计问题归结为求解线性不等式组的凸优化问题．最后,用仿真例子说明所给方法的有效性． 相似文献
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