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泽恩·奥曼

延迟Takagi-Sugeno模糊Cohen-Grossberg神经网络稳定性的改进结果。 （英语） Zbl 1441.93230号

神经网络。 108, 445-451 (2018).
摘要：本文针对时滞Takagi-Sugeno（T-S）模糊Cohen-Grossberg神经网络提出了一种新的改进的与时滞无关的全局渐近稳定性判据，该判据在存在具有有界斜率的非衰减激活函数的情况下，利用合适的模糊型Lyapunov泛函。所提出的稳定性判据可以很容易地验证，因为它完全用所考虑的模糊神经网络模型的系统矩阵表示。这将表明，在这项工作中获得的这类模糊神经网络的稳定性判据改进并推广了以前发表的一些稳定性结果。文中还给出了一个构造性的数值例子来支持所提出的理论结果。

引用于5文件

MSC公司：

93D20型 控制理论中的渐近稳定性
93立方厘米 模糊控制/观测系统
93立方厘米 延迟控制/观测系统
93B70型 网络控制

关键词：

Cohen-Grossberg神经系统;稳定性分析;模糊理论;时间延迟
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Orman}，神经网络。108、445--451（2018；Zbl 1441.93230）
全文： 内政部

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