Design of State-Dependent Switching Laws for Stability of Switched Stochastic Neural Networks With Time-Delays

Yang Dan; Li Xiaodi; Song Shiji

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Design of State-Dependent Switching Laws for Stability of Switched Stochastic Neural Networks With Time-Delays

机译：具有时滞的交换随机神经网络稳定性的状态依赖性交换规律设计

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We study the stability properties of switched stochastic neural networks (SSNNs) with time-varying delays whose subsystem is not necessarily stable. We introduce state-dependent switching (SDS) as a tool for stability analysis. Some SDS laws for asymptotic stability and pth moment exponentially stable are designed by employing Lyapunov-Krasovskii (L-K) functional and Lyapunov-Razumikhin (L-R) method, respectively. It is shown that the stability of SSNNs with time-varying delays composed of unstable subsystems can be achieved by using SDS law. The control gains in the designed SDS laws can be derived by solving the LMIs in derived stability criteria. Two numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed SDS laws.

机译：我们利用时变延迟来研究交换式随机神经网络（SSNNS）的稳定性特性，其子系统不一定稳定。我们将状态相关的交换（SDS）引入稳定性分析的工具。一些SDS用于渐近稳定性和PTH时刻的SDS规律分别使用Lyapunov-Krasovskii（L-K）功能和Lyapunov-Razumikhin（L-R）方法来设计。结果表明，通过使用SDS法律可以实现由由不稳定子系统组成的时变延迟的SSNN的稳定性。通过在衍生稳定标准中求解LMI，可以通过求解LMI来导出设计的SDS规律中的控制增益。提供了两个数值例子以证明所提出的SDS法律的有效性。

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来源
《Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on》 |2020年第6期|1808-1819|共12页
作者
Yang Dan; Li Xiaodi; Song Shiji;
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作者单位

Shandong Normal Univ Sch Math & Stat Jinan 250014 Peoples R China;

Shandong Normal Univ Sch Math & Stat Jinan 250014 Peoples R China|Shandong Normal Univ Ctr Control & Engn Computat Jinan 250014 Peoples R China;

Tsinghua Univ Dept Automat Beijing 100084 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
Lyapunov-Krasovskii functional; Lyapunov-Razumikhin technique; switched stochastic neural networks (SSNNs); state-dependent switching (SDS); time-delays;

机译：Lyapunov-Krasovskii功能;Lyapunov-Razumikhin技术;切换随机神经网络（SSNN）;状态依赖性切换（SDS）;时间延迟;

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