کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409502 | 679074 | 2015 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
L2-L∞ Filtering for Takagi–Sugeno fuzzy neural networks based on Wirtinger-type inequalities
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
This paper deals with the L2–L∞L2–L∞ filtering problem for continuous-time Takagi–Sugeno fuzzy delayed Hopfield neural networks based on Wirtinger-type inequalities. A new set of delay-dependent conditions is established to estimate the state variables of fuzzy neural networks through the observed input and output variables. This ensures that the state estimation error system is asymptotically stable with a guaranteed L2–L∞L2–L∞ performance. The presented criterion is formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). An example with simulation results is given to illustrate the effectiveness of the proposed fuzzy neural state estimator.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 153, 4 April 2015, Pages 117–125
Journal: Neurocomputing - Volume 153, 4 April 2015, Pages 117–125
نویسندگان
Hyun Duck Choi, Choon Ki Ahn, Peng Shi, Myo Taeg Lim, Moon Kyou Song,