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张旭康;何勇;高振曼

基于三次函数负判定引理的时变时滞神经网络的指数稳定性。 （英语） Zbl 1510.93228号

申请。数学。计算。 438，文章ID 127602，11 p.（2023）.
摘要：本文研究了时变时滞神经网络的全局指数稳定性问题。首先，为了充分利用状态变量之间的交叉项关系，建立了一个改进的增广时滞型Lyapunov-Krasovskii泛函，包括一个额外的二重积分状态，用于稳定性分析。相应地，这个增广的LKF导数是时变延迟的高阶函数。然后，考虑三个状态向量，将函数的阶数降为三次。因此，为了获得这个非凸LKF导数的可行负定条件，我们利用三次函数的负判定引理来处理这个问题。结果，得到了一个新的稳定性准则。两个著名的数值例子说明了该准则的有效性。

引用于4文件

理学硕士：

93D05型 李亚普诺夫和控制理论中的其他经典稳定性（拉格朗日、泊松、（L^p、L^p）等）
93二氧化碳 控制理论中的线性系统
34D20型 常微分方程解的稳定性
93D23型 指数稳定性

关键词：

神经网络;指数稳定性;时变时滞;Lyapunov-Krasovskii函数;三次函数负判定引理

软件：

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\textit{X.-K.Chang}等人，应用。数学。计算。438，文章ID 127602，11 p.（2023；Zbl 1510.93228）
全文： 内政部

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