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具有未知时变耦合强度的线性耦合延迟RDNN的Pinning自适应同步分析。 (英语) Zbl 1417.93184号

摘要:研究了具有未知时变耦合强度和未知时变延迟的线性耦合反应扩散神经网络的钉扎同步分析。通过构造类Lyapunov-Krasovskii复合能量泛函(CEF)并应用著名的LaSalle不变性原理,设计了一种自适应学习控制,以保证同步误差的渐近收敛,得到了同步的几个充分条件。与现有结果相比,更新规律不需要相同节点的特征信息和耦合矩阵信息。实例表明,所提出的理论结果是可行和有效的。

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93C40型 自适应控制/观测系统
34D06型 常微分方程解的同步
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
93D20型 控制理论中的渐近稳定性
93立方厘米 由常微分方程控制的控制/观测系统
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全文: 内政部

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