Novel Finite-Time Synchronization Criteria for Inertial Neural Networks With Time Delays via Integral Inequality Method

Zhang Zhengqiu; Cao Jinde

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Novel Finite-Time Synchronization Criteria for Inertial Neural Networks With Time Delays via Integral Inequality Method

机译：通过整体不等式方法具有时间延迟的惯性神经网络的新颖有限时间同步标准

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In this paper, we are concerned with the finite-time synchronization of a class of inertial neural networks with time delays. Without applying some finite-time stability theorems, which are widely applied to studying the finite-time synchronization for neural networks, by constructing two Lyapunov functions and using integral inequality method, two sufficient conditions on the finite-time synchronization for a class of inertial neural networks with time delays are derived. Considering that the method and research results of the finite-time synchronization are different from some existing works, this paper extends the works on the finite-time synchronization of neural networks.

机译：在本文中，我们涉及一类具有时间延迟的一类惯性神经网络的有限时间同步。在不应用一些有限时间稳定定理的情况下，广泛应用于研究神经网络的有限时间同步，通过构建两个Lyapunov功能并使用整体不等式方法，两个足够的条件对一类惯性神经网络的有限时间派生带时间延迟的网络。考虑到有限时间同步的方法和研究结果与现有工作不同，本文扩展了神经网络有限时间同步的作品。

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来源
《Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on》 |2019年第5期|1476-1485|共10页
作者
Zhang Zhengqiu; Cao Jinde;
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作者单位

Hunan Univ Coll Math & Econometr Changsha 410082 Hunan Peoples R China;

Southeast Univ Jiangsu Prov Key Lab Networked Collect Intelligen Nanjing 210096 Jiangsu Peoples R China|Southeast Univ Sch Math Nanjing 210096 Jiangsu 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
Finite-time stability; finite-time synchronization; inertial neural networks; integral inequality;

机译：有限时间稳定性;有限时间同步;惯性神经网络;积分不等式;

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