【摘 要】
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提出标准神经网络模型(SNNM)来描述包含神经网络或T-S模糊模型的时滞(或非时滞)离散智能系统.SNNM由离散线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成.利用SNNM的全局渐近稳定性分析的结果,分别设计线性或非线性动态输出反馈控制器,使得SNNM的闭环系统稳定.控制方程可以表示为线性矩阵不等式(LMI)形式,便于利用各种凸优化算法求解以获得控制规律.大部分基于神经网络(或模糊模型)的时滞(或非时
【机 构】
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浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系 杭州310027
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提出标准神经网络模型(SNNM)来描述包含神经网络或T-S模糊模型的时滞(或非时滞)离散智能系统.SNNM由离散线性动力学系统和有界静态非线性算子连接而成.利用SNNM的全局渐近稳定性分析的结果,分别设计线性或非线性动态输出反馈控制器,使得SNNM的闭环系统稳定.控制方程可以表示为线性矩阵不等式(LMI)形式,便于利用各种凸优化算法求解以获得控制规律.大部分基于神经网络(或模糊模型)的时滞(或非时滞)离散智能系统都可以转化为SNNM,以便采用统一的方法来综合这些智能系统的控制器.SNNM的3个应用例
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