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针对时滞神经网络模型,研究了间歇型的非脆弱状态估计问题。所考虑的估计器可以间断地工作,并且其控制参数满足范数有界的不确定性。首先,借助Lyapunov稳定性和矩阵不等式,给出了间歇型非脆弱估计器的存在条件,指出当估计器的停歇率在一定范围内,误差系统是鲁棒指数稳定的。接着,估计器的增益矩阵通过线性矩阵不等式的可行解表示。最后,通过数值举例验证了所得结果的可行性。