【摘 要】
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研究一类具有参数不确定时滞模糊随机细胞神经网络的鲁棒稳定性问题.利用模糊规则,基于Lyapunov-Krasovskii范函方法和随机稳定性理论,结合自由权矩阵,给出并证明了使系统鲁
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,顺德职业技术学院电子与信息工程系,
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研究一类具有参数不确定时滞模糊随机细胞神经网络的鲁棒稳定性问题.利用模糊规则,基于Lyapunov-Krasovskii范函方法和随机稳定性理论,结合自由权矩阵,给出并证明了使系统鲁棒稳定的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式形式给出.仿真算例表明了所提出方法的有效性和低保守性.
The robust stability of a class of fuzzy stochastic cellular neural networks with parameter uncertainties is studied. By using fuzzy rules, based on the Lyapunov-Krasovskii normal function theory and the stochastic stability theory, The sufficient conditions for the robust stability are given and all the results are given in the form of linear matrix inequalities. The simulation results show the effectiveness and low conservation of the proposed method.
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