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首页> 外文期刊>Fuzzy sets and systems >Fixed-time synchronization of Markovian jump fuzzy cellular neural networks with stochastic disturbance and time-varying delays
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Fixed-time synchronization of Markovian jump fuzzy cellular neural networks with stochastic disturbance and time-varying delays

机译：马尔可夫跳跃模糊蜂窝神经网络具有随机扰动和时变延迟的定期时间同步

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This paper mainly studies the fixed-time synchronization of Markovian jump fuzzy cellular neural networks with stochastic perturbations, and time-varying delays in the leakage term. By designing delay-dependent controllers with or without fuzzy terms, constructing a suitable stochastic Lyapunov functional and using matrix analysis techniques, this paper derives some novel and useful sufficient conditions to guarantee the fixed-time synchronization of the addressed drive-response systems, and the conditions are delay-dependent, which has less conservative results. The finite time is also independent of the initial states. Finally, numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed main results.(c) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文主要研究马尔可维亚跳动模糊蜂窝神经网络与随机扰动的定时同步，泄漏术语时的时变延迟。 通过设计有或没有模糊术语的延迟依赖控制器，构建合适的随机Lyapunov功能和使用基质分析技术，本文源于一些新颖的充分条件，以保证寻址的驱动响应系统的固定时间同步，以及 条件是延迟依赖性的，这具有较少的保守结果。 有限时间也与初始状态无关。 最后，给出了数值例子来说明所提出的主要结果的有效性。（c）2020 Elsevier B.V.保留所有权利。

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