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具有参数不确定性和时滞的非线性扩散模糊神经网络的鲁棒稳定性。 (英语) Zbl 1398.35008号

摘要:本文研究了一类具有时滞的非线性拉普拉斯扩散BAM-Cohen-Grossberg神经网络(BAM-CGNNs)。在(p>1)和(pneq2)的情况下,作者构造了新的Lyapunov泛函来克服具有参数不确定性的非线性拉普拉斯扩散时滞模型的数学困难,推导了适用于计算机MATLAB LMI工具箱的基于LMI的鲁棒稳定性判据,并删除了放大函数的有界性。在(p=2)的情况下,还推导出了反应扩散马尔可夫跳BAM CGNN在事件触发控制下鲁棒输入-状态稳定性的基于LMI的充分条件,这与以往许多相关文献不同。特别是,扩散的作用可以反映在新获得的准则中。最后,数值例子验证了所提方法的有效性。

MSC公司:

35B35型 PDE环境下的稳定性
35K57型 反应扩散方程
35兰特 模糊偏微分方程
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
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全文: 内政部

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