Relaxed dissipativity criteria for memristive neural networks with leakage and time-varying delays
Relaxed dissipativity criteria for memristive neural networks with leakage and time-varying delays
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具有泄漏和时变延迟的忆阻神经网络的放宽耗散准则
DOI：
10.1016/j.neucom.2015.07.029
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Li, Yongtao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiao, Jianying;Zhong, Shouming;Li, Yongtao
研究了具有泄漏和时变延迟的记忆神经网络的严格（Q， S， R）-γ-耗散分析问题。通过非光滑分析，将MNNs转换为传统的神经网络。在构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）的基础上，将基于wirtinger的积分不等式与自由加权矩阵技术相结合，得到了松弛耗散判据。这一优越的标准并不要求所采用的二次型中涉及的所有对称矩阵都是正定的。此外，导出的标准不那么保守。最后给出了两个数值算例，验证了该准则的有效性和较低的保守性。
In this paper, the problem of strict (Q, S, R)-γ-dissipativity analysis for memristive neural networks (MNNs) with leakage and time-varying delays is studied. By applying nonsmooth analysis, MNNs are converted into the conventional neural networks (NNs). Based on the construction of a novel Lyapunov–Krasovskii functional (LKF), the relaxed dissipativity criteria are obtained by combining Wirtinger-based integral inequality with free-weighting matrices technique. This superior proposed criteria do not really require all the symmetric matrices involved in the employed quadratic to be positive definite. Moreover, the derived criteria are less conservative. Finally, two numerical examples are given to show the effectiveness and less conservatism of the proposed criteria.
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影响因子：
2.4
作者：
Renquan Lu;H. Su;J. Chu;A. Xue
通讯作者：
Renquan Lu;H. Su;J. Chu;A. Xue
具有时变延迟的神经网络的宽松被动条件
影响因子：
6
作者：
Baoyong Zhang, Shengyuan Xu, James Lam
通讯作者：
Baoyong Zhang, Shengyuan Xu, James Lam
影响因子：
6.4
作者：
Zhiguang Feng;J. Lam;Huijun Gao
通讯作者：
Zhiguang Feng;J. Lam;Huijun Gao
DOI：
10.1016/j.cnsns.2014.06.006
发表时间：
2015-02
期刊：
Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul.
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1109/tac.2005.861720
发表时间：
2006-01
期刊：
IEEE Trans. Autom. Control.
影响因子：
--
作者：
Chong Lin;Qing‐Guo Wang;Tong-heng Lee
通讯作者：
Chong Lin;Qing‐Guo Wang;Tong-heng Lee