کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11032917 | 1645032 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An improved stability result for delayed Takagi-Sugeno fuzzy Cohen-Grossberg neural networks
ترجمه فارسی عنوان
یک نتیجه ثبات بهبود یافته برای تأخیر در شبکه های عصبی کوهن گروسبرگ تاکگی-ساوئنو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This work proposes a novel and improved delay independent global asymptotic stability criterion for delayed Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy Cohen-Grossberg neural networks exploiting a suitable fuzzy-type Lyapunov functional in the presence of the nondecreasing activation functions having bounded slopes. The proposed stability criterion can be easily validated as it is completely expressed in terms of the system matrices of the fuzzy neural network model considered. It will be shown that the stability criterion obtained in this work for this type of fuzzy neural networks improves and generalizes some of the previously published stability results. A constructive numerical example is also given to support the proposed theoretical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 108, December 2018, Pages 445-451
Journal: Neural Networks - Volume 108, December 2018, Pages 445-451
نویسندگان
Zeynep Orman,