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网络化神经网络的时滞依赖稳定性判据(英文)
Delay-dependent stability criteria for network-based neural networks作者机构：郑州大学数学系 华中科技大学控制科学与工程系
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2012年第29卷第9期
页 面：1169-1175页
核心收录：
学科分类：0711[理学-系统科学] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 071102[理学-系统分析与集成] 081103[工学-系统工程]
基 金：supported by the National Nature Science Foundation of China(No.61174085 61074025 60834002)
摘 要：本文研究了网络化神经网络的稳定性问题.首先,为了利用网络系统的采样特征,定义了一个新的Lyapunov泛函;通过分析网络诱导时延和执行周期之间的关系,采用一个迭代凸组合技术,得到了一个包含较少保守性的稳定性判据.然后,给出一个基于采样数据的神经网络稳定性判据,减少了计算复杂性.最后,通过一个数例,验证了本文方法的有效性和优越性.
