Robust passivity analysis of neural networks with discrete and distributed delays
Robust passivity analysis of neural networks with discrete and distributed delays
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具有离散和分布式延迟的神经网络的鲁棒无源性分析
DOI：
10.1016/j.neucom.2014.07.024
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发表时间：
2015-02
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Hao Shen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
HongBing Zeng;Park, Ju H.;Hao Shen
本文研究了离散时滞和分布时滞下神经网络的无源性问题。通过构造增广的Lyapunov泛函，并结合新的积分不等式和倒凸法估计Lyapunov-Krasovskii泛函的导数，建立了保证所考虑的神经网络无源性的充分条件，其中考虑了现有文献中忽略的关于神经元激活函数的一些有用信息。给出了三个数值算例，验证了该方法的有效性和优点。
This paper focuses on the problem of passivity of neural networks in the presence of discrete and distributed delay. By constructing an augmented Lyapunov functional and combining a new integral inequality with the reciprocally convex approach to estimate the derivative of the Lyapunov–Krasovskii functional, sufficient conditions are established to ensure the passivity of the considered neural networks, in which some useful information on the neuron activation function ignored in the existing literature is taken into account. Three numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness and the merits of the proposed method.
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6
作者：
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通讯作者：
Cao Jinde
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10.1016/j.jfranklin.2008.04.011
发表时间：
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--
作者：
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通讯作者：
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--
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--
作者：
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Yong He;Guoping Liu;D. Rees
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--
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通讯作者：
Jinde Cao;Kun Yuan;Han-Xiong Li