A Switched Operation Approach to Sampled-Data Control Stabilization of Fuzzy Memristive Neural Networks With Time-Varying Delay

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A Switched Operation Approach to Sampled-Data Control Stabilization of Fuzzy Memristive Neural Networks With Time-Varying Delay

机译：时变时滞模糊忆阻神经网络采样数据控制镇定的切换操作方法

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This paper investigates the issue of sampled-data stabilization for Takagi-Sugeno fuzzy memristive neural networks (FMNNs) with time-varying delay. First, the concerned FMNNs are transformed into the tractable fuzzy NNs based on the excitatory and inhibitory of memristive synaptic weights using a new convex combination technique. Meanwhile, a switched fuzzy sampled-data controller is employed for the first time to tackle stability problems related to FMNNs. Then, the novel stabilization criteria of the FMNNs are established using the fuzzy membership functions (FMFs)-dependent Lyapunov-Krasovskii functional. This sufficiently utilizes information from not only the delayed state and the actual sampling pattern but also the FMFs. Two simulation examples are presented to demonstrate the feasibility and validity of the proposed method.

机译：本文研究具有时变时滞的Takagi-Sugeno模糊忆阻神经网络（FMNN）的采样数据稳定问题。首先，使用一种新的凸组合技术，基于忆阻突触权重的兴奋和抑制，将有关的FMNN转换为易于处理的模糊NN。同时，首次采用了开关模糊采样数据控制器来解决与FMNN相关的稳定性问题。然后，使用依赖于模糊隶属度函数（FMF）的Lyapunov-Krasovskii函数建立FMNN的新型稳定准则。这不仅充分利用了来自延迟状态和实际采样模式的信息，还充分利用了FMF的信息。给出了两个仿真实例，验证了该方法的可行性和有效性。

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来源
《Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on》 |2020年第3期|891-900|共10页
作者

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作者单位

Southwest Univ Coll Elect & Informat Engn Chongqing 400715 Peoples R China;

Yeungnam Univ Dept Elect Engn Gyongsan 38541 South Korea;

Univ Elect Sci & Technol China Sch Math Sci Chengdu 611731 Peoples R China;

Southwest Univ Sch Math & Stat Chongqing 400715 Peoples R China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Delays; Switches; Artificial neural networks; Memristors; Delay effects; Fuzzy memristive neural networks (FMNNs); sampled-data control; stabilization; time-varying delay;

机译：延误;开关;人工神经网络;忆阻器延迟效应;模糊忆阻神经网络（FMNN）;采样数据控制;稳定时变延迟;

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