Relaxed passivity conditions for neural networks with time-varying delays
Relaxed passivity conditions for neural networks with time-varying delays
复制标题
具有时变延迟的神经网络的宽松被动条件
DOI：
10.1016/j.neucom.2014.04.031
复制
发表时间：
2014-10
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Baoyong Zhang, Shengyuan Xu, James Lam
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Baoyong Zhang, Shengyuan Xu, James Lam
本文重新研究了时变时滞神经网络的无源分析问题。利用线性矩阵不等式给出了一种新的时滞相关准则，保证了所考虑的神经网络的输入和输出满足规定的无源不等式约束。这个新提出的判据并不要求所采用的二次Lyapunov-Krasovskii泛函中涉及的所有对称矩阵都是正定的。这个特性是值得注意的，因为它为构造Lyapunov-Krasovskii泛函的传统思想提供了新的思路。更重要的是，由于每个Lyapunov矩阵正确定性的松弛，延迟相关无源条件的保守性可以降低。理论和数值结果都表明，本文提出的被动性准则确实比一些最新的文献结果更保守。
This paper revisits the problem of passivity analysis for neural networks with time-varying delays. A new delay-dependent criterion is obtained in terms of linear matrix inequalities, guaranteeing that the input and output of the considered neural network satisfy a prescribed passivity-inequality constraint. This newly presented criterion does not require all the symmetric matrices involved in the employed quadratic Lyapunov–Krasovskii functional to be positive definite. This feature is remarkable since it sheds new light on the traditional ideas for constructing Lyapunov–Krasovskii functionals. More importantly, the conservatism of delay-dependent passivity conditions can be reduced due to the relaxation on the positive-definiteness of every Lyapunov matrix. It is shown both theoretically and numerically that the passivity criterion proposed in this paper is truly less conservative than some of the latest results in the literature.
登录
查看更多内容
对时滞系统时滞相关稳定性的新见解
影响因子：
3.9
作者：
Xu Shengyuan;Lam James;Zhang Baoyong;Zou Yun
通讯作者：
Zou Yun
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
DOI：
10.1016/j.automatica.2007.02.022
发表时间：
2007-10
期刊：
Autom.
影响因子：
--
作者：
P. Park;J. Ko
通讯作者：
P. Park;J. Ko
影响因子：
2.1
作者：
Zhan Shu;J. Lam
通讯作者：
Zhan Shu;J. Lam
DOI：
10.1007/978-1-84628-531-8_1
发表时间：
1999
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Qing‐Guo Wang;Tong-heng Lee;K. Tan
通讯作者：
Qing‐Guo Wang;Tong-heng Lee;K. Tan