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葛，赵;王红（Wang，Hong）;刘亚娟;Ju H.公园。

使用采样数据控制的基于神经网络的系统的稳定性的进一步结果。 （英语） Zbl 1380.93221号

非线性动力学。 90，第3期，2209-2219（2017）。
摘要：本文研究了采样数据神经网络系统在可变采样下的镇定问题。在采样数据系统中引入了一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）。新方法的优点是，LKF可以获得更多关于实际采样模式的信息。此外，LKF中涉及的一些对称矩阵不需要是正定的。基于最近引入的一个基于Wirter-Based的积分不等式，该不等式的保守性比Jensen不等式小，得到了保守性小得多的稳定条件，以确保最大采样周期和最小保成本控制性能。然后，通过求解一组线性矩阵不等式，可以合成相应的采样数据控制器。最后，通过一个实例说明了该方法的可行性和有效性。

引用于10文件

MSC公司：

93天30分 李亚普诺夫函数和存储函数
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
34B45码 常微分方程的图和网络边值问题

关键词：

神经网络;采样数据控制;稳定性分析
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\textit{C.Ge}等人，《非线性动力学》。90，第3号，2209--2219（2017；Zbl 1380.93221）
全文： 内政部

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