【摘 要】
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研究一类带有时滞和非线性扰动的连续神经网络的非脆弱状态估计问题.针对实际应用中估计器参数不能精确获得的情况,考虑具有加性有界增益不确定性的非脆弱状态估计器来描述这
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研究一类带有时滞和非线性扰动的连续神经网络的非脆弱状态估计问题.针对实际应用中估计器参数不能精确获得的情况,考虑具有加性有界增益不确定性的非脆弱状态估计器来描述这一现象.主要目的是设计一个时滞神经网络的非脆弱状态估计器,使其估计误差动态收敛到渐近平衡状态.采用李雅普诺夫函数和矩阵分析技术,建立满足渐近稳定的充分条件,获取所设计的状态估计器增益特性.最后,通过数值仿真证明该算法的有效性.
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