【摘 要】
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最近几十年来,由于人工神经网络广泛应用在信息处理、组合优化、大数据分析和指纹识别等工程实践中,因此,受到越来越多的专家和学者们的关注。此外,由于神经元的状态并不是直接可以获得的,为了更好地了解神经网络的内部运行状态及相关信息,需要提出有效的方法对神经元内部状态进行估计,该方法具有重要的现实意义。本文主要针对离散不确定时滞神经网络,基于递推线性矩阵不等式技术以及矩阵理论,提出了一种新的H∞状态估计算
【基金项目】
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国家自然科学基金（项目编号:11301118）；
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最近几十年来,由于人工神经网络广泛应用在信息处理、组合优化、大数据分析和指纹识别等工程实践中,因此,受到越来越多的专家和学者们的关注。此外,由于神经元的状态并不是直接可以获得的,为了更好地了解神经网络的内部运行状态及相关信息,需要提出有效的方法对神经元内部状态进行估计,该方法具有重要的现实意义。本文主要针对离散不确定时滞神经网络,基于递推线性矩阵不等式技术以及矩阵理论,提出了一种新的H∞状态估计算法。具体工作如下:1.研究具有均匀量化的不确定神经网络的方差约束H∞状态估计问题。首先,根据Lyapunov理论,获得误差系统满足给定H∞性能指标和方差约束的判别条件。其次,基于矩阵理论与分析方法得到状态估计器增益矩阵。值得一提的是,我们直接分析与原系统相同阶数的估计误差系统来减少计算量。最后,仿真算例演示方差约束状态估计方法的可行性。2.针对传感器故障的情形,研究不确定时滞神经网络的弹性H∞状态估计问题。首先,根据随机分析方法,获得误差系统满足给定H∞性能指标和方差约束的充分条件。基于矩阵理论与分析手段得到状态估计器增益矩阵。此外,给出离散时变有限域状态估计器的设计算法。值得一提的是,我们直接分析与原系统相同阶数的估计误差系统,这样可以减少计算负担。最后,仿真算例验证该估计方法的有效性。3.针对混合恶意攻击的情形,讨论在方差约束下时滞神经网络的弹性H∞状态估计问题。主要目的是设计一种新的弹性状态估计器,使其在均匀量化和时滞的情况下,得到估计误差系统满足误差方差有界性和H∞性能约束的充分准则。最后,仿真演示该方法的可行性。
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