混合时变时滞随机神经网络系统的耗散控制

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人工神经网络具有自组织、自学习、快速找寻最优化解的能力,并在模式识别、人工智能、自动控制、通信和物流等领域有广泛应用.本文主要研究混和时变时滞随机神经网络系统的耗散控制问题.主要内容如下:首先,介绍神经网络的历史发展及系统概况,给出本文的结构与安排;其次,研究遗忘随机神经网络的全局均方稳定的问题,运用随机稳定性理论和线性矩阵不等式等方法,得到系统全局均方稳定的充分条件,并设计状态估计器使误差系统渐近稳定,通过两个数值算例验证结论的可行性;再次,分别对离散和连续混合时变时滞随机神经网络系统进行γ耗散、指数耗散和指数无源研究,运用LMI方法,得到系统γ耗散、指数耗散和指数无源的充分条件,通过数值算例验证结论的可行性;最后对本文进行总结.
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