事件触发下混合时滞神经网络的状态估计

• 作者: 宋乾坤 李兵 杜雨薇
• 来源期刊: 应用数学和力学
• 学科: 物理学
• 关键词: 混合时滞 状态估计 事件触发控制 Zeno行为 Lyapunov函数
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 页码范围: 887-898
• 页数: 12页
• 分类号: O357.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.21656/1000-0887.400377

摘要

研究了事件触发机制下混合时滞神经网络的状态估计问题.通过引入依赖于测量输出且具有指数衰减特性的阈值函数,设计了新的事件触发机制来降低采样和通信频率.综合混合时延和事件触发特性,建立了新的状态估计误差系统.采用Lyapunov函数和不等式技术,建立了误差系统指数稳定性条件,分析并排除了事件触发机制中的Zeno现象.最后通过例子验证了理论方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋乾坤	重庆交通大学数学与统计学院	22	51	4.0	6.0
2	李兵	重庆交通大学数学与统计学院	5	2	1.0	1.0
3	杜雨薇	重庆交通大学数学与统计学院	1	0	0.0	0.0