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研究了事件触发机制下混合时滞神经网络的状态估计问题.通过引入依赖于测量输出且具有指数衰减特性的阈值函数,设计了新的事件触发机制来降低采样和通信频率.综合混合时延和事件触发特性,建立了新的状态估计误差系统.采用Lyapunov函数和不等式技术,建立了误差系统指数稳定性条件,分析并排除了事件触发机制中的Zeno现象.最后通过例子验证了理论方法的有效性.