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具有遗忘时滞的静态神经网络的H状态估计
投稿时间:2019-06-27    点此下载全文
引用本文:吴淑晨,李晓迪.具有遗忘时滞的静态神经网络的H状态估计[J].南京信息工程大学学报,2019,11(4):440~445
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作者单位E-mail
吴淑晨 山东师范大学 数学与统计学院, 济南, 250014  
李晓迪 山东师范大学 数学与统计学院, 济南, 250014
山东师范大学 控制与工程计算研究中心, 济南, 250014 
lxd@sdnu.edu.cn 
基金项目:国家自然科学基金(61673247);山东省自然科学杰出青年基金(JQ201719)
中文摘要:本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.
中文关键词:静态神经网络  H状态估计  遗忘时滞  线性矩阵不等式
 
H state estimation of static neural networks with leakage delay
Abstract:This paper focuses on the study of H state estimation of static neural networks having leakage delay.With the skills to construct Lyapunov-Krasovskii functionals,a state estimator is designed for the estimation of H performance,and the results are derived without applying differentiability on time-varying delays.Finally,a numerical example is provided to demonstrate the effectiveness and advantages of the obtained results.
keywords:static neural networks  H state estimation  leakage delay  linear matrix inequality
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