一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应估计

• 作者: 何德东 吴健珍 张颖 李研 甘维轩 童东兵
• 来源期刊: 上海工程技术大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 神经网络 时滞 自适应估计 渐近稳定 马尔科夫跳变
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 先进制造与智能控制
• 页码范围: 222-225
• 页数: 4页
• 分类号: O175.13
• 字数: 3113字
• 语种: 中文

摘要

研究了一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应状态估计问题.通过李雅普洛夫稳定定理和M-矩阵的方法,得到时滞神经网络的几乎渐近稳定,并设计得到该系统的状态估计器和相应的反馈增益更新律.同时,用数值例子验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张颖	上海工程技术大学电子电气工程学院	22	33	2.0	5.0
2	童东兵	上海工程技术大学电子电气工程学院	23	17	2.0	3.0
3	吴健珍	上海工程技术大学电子电气工程学院	22	19	3.0	4.0
4	李研	上海工程技术大学电子电气工程学院	2	2	1.0	1.0
5	甘维轩	上海工程技术大学电子电气工程学院	2	2	1.0	1.0
6	何德东	上海工程技术大学电子电气工程学院	2	2	1.0	1.0