State estimation for neural neutral-type networks with mixed time-varying delays and Markovian jumpi

来源 :Chinese Physics B | 被引量 : 0次 | 上传用户:PILIYADAN
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This paper is concerned with a delay-dependent state estimator for neutral-type neural networks with mixed timevarying delays and Markovian jumping parameters.The addressed neural networks have a finite number of modes,and the modes may jump from one to another according to a Markov process.By construction of a suitable Lyapunov-Krasovskii functional,a delay-dependent condition is developed to estimate the neuron states through available output measurements such that the estimation error system is globally asymptotically stable in a mean square.The criterion is formulated in terms of a set of linear matrix inequalities(LMIs),which can be checked efficiently by use of some standard numerical packages. This paper is concerned with a delay-dependent state estimator for neutral-type neural networks with mixed timevarying delays and Markovian jumping parameters. The addressed neural networks have a finite number of modes, and the modes may jump from one to another according to a Markov process.By construction of a suitable Lyapunov-Krasovskii functional, a delay-dependent condition is developed to estimate the neuron states through available output measurements such that the estimation error system is globally asymptotically stable in a mean square. The criterion is formulated in terms of a set of linear matrix inequalities (LMIs), which can be effectively used by some standard numerical packages.
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