【摘 要】
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利用自由权矩阵方法来研究中立型Hopfield神经网络的稳定性.基于LMI的技巧,得出了中立型Hofield神经网络稳定的时滞相关充分性条件.其中自由权矩阵表示牛顿-莱布尼茨公式各项关系.通过求解LMI获取各自由权的最优值,降低了模型变换带来的结果的保守性.数值实例验证了利用此方法得到的判据比现有判据具有更低的保守性.
【机 构】
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东南大学自动化研究所,江苏,南京,210096 青岛大学自动化工程学院,山东,青岛,266071
【出 处】
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中国自动化学会华东地区第十九届学术年会
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利用自由权矩阵方法来研究中立型Hopfield神经网络的稳定性.基于LMI的技巧,得出了中立型Hofield神经网络稳定的时滞相关充分性条件.其中自由权矩阵表示牛顿-莱布尼茨公式各项关系.通过求解LMI获取各自由权的最优值,降低了模型变换带来的结果的保守性.数值实例验证了利用此方法得到的判据比现有判据具有更低的保守性.
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