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离散神经网络指数稳定改进条件
Improved Exponential Stability Criteria of Discrete-time Neural Network
【摘要】 研究了一类时滞离散神经网络指数稳定及鲁棒稳定问题.结合线性矩阵不等式技术,构造了一个新的广义李亚普诺夫函数,得到了新的指数稳定条件.数值算例表明与以往文献中的结果相比,新准则具有较弱的保守性.
【Abstract】 The problem of exponential stability and robust stability for a class of discrete-time neural network with time-varying delay is investigated.By constructing a new augmented Lyapunov-Krasovskii function,some new improved stability criteria are obtained in forms of linear matrix inequality(LMI).Numerical example shows that compared with some previous results in literature,new criteria are less conservative.
【关键词】 离散神经网络；
指数稳定；
时滞依赖准则；
时变时滞；
【Key words】 discrete-time neural network； exponential stability； delay-dependent criterion； time-varying delay；
【Key words】 discrete-time neural network； exponential stability； delay-dependent criterion； time-varying delay；
【基金】 教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-06-0811);贵州财经学院博士基金(200702)
- 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics in Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2009年23期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】3
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