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| 基于Wirtinger积分不等式的时滞不确定神经网络无缘算法 | |
| 摘 要： | 基于Lyapunov稳定性理论,研究了一类含有不确定性的时滞神经网络的鲁棒无缘问题.首先构造含有三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(LK)泛函,接着运用一阶和二阶Wirtinger积分不等式来估计LK泛函微分,得到了改善的时滞依赖的无缘条件,这些条件以线性矩阵不等式(LMIs)形式表出.最后,当时滞微分上界分别为0.9和1时,应用折半搜索算法获得了确保不确定时滞神经网络无缘的最大允许时滞上界.运用相对差将所得结果与最新文献结果相比,改善率分别提高了166%和103%,表明文中方法优于现有方法并且有较弱的保守性.另外,当时滞微分上界为0.9时,随机选取10个状态初始向量,利用MATLAB提供的Simulink平台进行系统状态响应曲线的仿真,结果支持所提方法的正确性和有效性. |
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