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陈云；郑伟星

具有分布时滞和马尔可夫跳变的神经网络的随机状态估计。 （英语） Zbl 1437.93130号

神经网络。 25, 14-20 (2012).
摘要：本文研究了具有离散时滞和分布时滞的马尔可夫跳跃Hopfield神经网络（MJHNNs）的状态估计问题。首先考虑了MJHNN模型，该模型的神经元激活函数和测量方程的非线性扰动满足扇区边界条件，它比文献中研究的模型更为通用。设计了一种保证相应误差状态系统均方指数稳定性的估计器。此外，给出了具有时滞的MJHNN的均方指数稳定性条件。结果取决于离散和分布式延迟。更重要的是，推导过程中避免了所有模型变换、交叉项边界技术和自由附加矩阵变量，因此所得结果比现有结果保守性更低，公式更简单。给出了数值算例，验证了理论结果的正确性。

引用于34文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93B70型 网络控制
93D23型 指数稳定性
93立方厘米 延迟控制/观测系统

关键词：

状态估计；神经网络；马尔科夫跳跃；分布式延迟；均方指数稳定性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Chen}和\textit{W.X.Zheng}，神经网络。25、14-20（2012年；Zbl 1437.93130）
全文： 内政部

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