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Delay-dependent stability criteria of uncertain Markovian jump neural networks with discrete interval and distributed time-varying delays

机译：具有离散区间和分布时变时滞的不确定Markovian跳跃神经网络的时滞相关稳定性准则

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In this paper, a class of uncertain neural networks with discrete interval and distributed time-varying delays and Markovian jumping parameters (MJPs) are carried out. The Markovian jumping parameters are modeled as a continuous-time, finite-state Markov chain. By using the Lyapunov-Krasovskii functionals (LKFs) and linear matrix inequality technique, some new delay-dependent criteria is derived to guarantee the mean-square asymptotic stability of the equilibrium point. Numerical simulations are given to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results are also compared with the existing results to show the less conservativeness. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文研究了一类具有离散区间和分布时变时滞以及马尔可夫跳跃参数（MJP）的不确定神经网络。马尔可夫跳跃参数被建模为连续时间的有限状态马尔可夫链。通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函（LKFs）和线性矩阵不等式技术，导出了一些新的时延相关准则，以保证平衡点的均方渐近稳定性。数值仿真表明了该方法的有效性。还将结果与现有结果进行比较，以显示保守性较低。 （C）2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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