具有遗忘时滞的静态神经网络的H状态估计
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国家自然科学基金(61673247);山东省自然科学杰出青年基金(JQ201719)


H state estimation of static neural networks with leakage delay
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    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.

    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.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
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(自然科学版),2019,11(4):440-445
WU Shuchen, LI Xiaodi.H state estimation of static neural networks with leakage delay[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2019,11(4):440-445

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  • 收稿日期:2019-06-27
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  • 在线发布日期: 2019-09-03
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