【摘 要】
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研究了一类具有混合时滞和非线性干扰中立型不确定随机神经网络鲁棒稳定性,所考虑的不确定为范数有界,混合时滞由离散和分布时滞组成,借助李雅普诺夫函数和随机稳定性理论,利
【机 构】
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顺德职业技术学院 电子与信息工程系,华南理工大学 自动化科学与工程学院,
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研究了一类具有混合时滞和非线性干扰中立型不确定随机神经网络鲁棒稳定性,所考虑的不确定为范数有界,混合时滞由离散和分布时滞组成,借助李雅普诺夫函数和随机稳定性理论,利用伊藤公式,给出并证明了使系统鲁棒稳定的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式的形式给出,数值算例表明了所给方法的有效性.
The robust stability of a class of neutral neutral stochastic neural networks with mixed delays and nonlinear disturbances is studied. The uncertainties considered are norm bounded and mixed delays are composed of discrete and distributed delays. With Lyapunov Function and stochastic stability theory, the Ito formula is used to give the sufficient conditions for the robust stability of the system. All the results are given in the form of linear matrix inequalities. Numerical examples show the effectiveness of the proposed method.
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