【摘 要】
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研究了一类时滞静态神经网络系统的时滞相依全局渐近稳定性条件。通过构造一个考虑了更多时滞状态信息的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割方法并结合Jensen积分不等
【机 构】
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海军航空大学航空基础学院数学教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11802338)
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研究了一类时滞静态神经网络系统的时滞相依全局渐近稳定性条件。通过构造一个考虑了更多时滞状态信息的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割方法并结合Jensen积分不等式和自由权矩阵,获得以LMI形式表达的且保守性更低的一类具有定常时滞的静态神经网络的时滞相依全局渐近稳定性判定条件,并给出实例验证结果的有效性和更低的保守性。
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