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A new criterion of delay-dependent asymptotic stability for Hopfield neural networks with time delay

机译:具有时滞的Hopfield神经网络的时滞依赖渐近稳定性判据

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摘要

In this brief, the problem of global asymptotic stability for delayed Hopfield neural networks (HNNs) is investigated. A new criterion of asymptotic stability is derived by introducing a new kind of Lyapunov-Krasovskii functional and is formulated in terms of a linear matrix inequality (LMI), which can be readily solved via standard software. This new criterion based on a delay fractioning approach proves to be much less conservative and the conservatism could be notably reduced by thinning the delay fractioning. An example is provided to show the effectiveness and the advantage of the proposed result. © 2008 IEEE.
机译:在本文中,研究了延迟Hopfield神经网络(HNN)的全局渐近稳定性问题。通过引入一种新型的Lyapunov-Krasovskii泛函导出一个新的渐近稳定性判据,并用线性矩阵不等式(LMI)来表示,可以通过标准软件轻松解决。这种基于延迟分数方法的新标准被证明不那么保守,并且通过减薄延迟分数可以显着降低保守性。提供了一个例子来说明所提出的结果的有效性和优势。 ©2008 IEEE。

著录项

  • 作者

    Lam J; Gao H; Qiang W; Mou S;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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