【摘 要】
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研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以
【机 构】
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上海海洋大学信息学院,北京科技大学自动化学院,太原科技大学电子信息工程学院,
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研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性.
The state estimation problem for mixed neural networks with time-varying delays (discrete delays and distributed delays) is studied. The discrete delays vary in one interval and the lower bounds of intervals are not necessarily zero. By constructing a new Lyapunov functional and combining Jensen’s integral Inequality, we can get a delay-dependent state estimator design method, which makes the error system globally asymptotically stable, and the result is given by the form of linear matrix inequalities. Numerical examples demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method.
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