کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4946969 1439561 2017 32 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sampled-data synchronization control for Markovian delayed complex dynamical networks via a novel convex optimization method
ترجمه فارسی عنوان
کنترل همگام سازی داده های نمونه ای برای شبکه های دینامیکی پیچیده مارکویف با استفاده از روش بهینه سازی محدب جدید
کلمات کلیدی
همزمان سازی همگام سازی، شبکه های پیچیده کنترل اطلاعات نمونه، پرش مارکوویچ، روش بهینه سازی محدب رمان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper investigates the problem of exponential synchronization for Markovian delayed complex dynamical networks (CDNs) via a sampled-data control scheme. First, a modified piecewise augmented Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) is constructed, which can fully capture the system characteristics and the available information on the actual sampling pattern. In comparison with existing results, the constraint condition of the positive definition of the LKF is more relax, since we take the LKF as a whole to examine its positive definite instead of restricting each term of it to positive definite. Second, by developing a novel convex optimization method, improved criteria are derived. Third, based on a new inequality of the neuron activation function, the desired sampled-data controller is designed under a larger sampling interval. Finally, three numerical examples are provided to show the effectiveness and advantages of the proposed results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 266, 29 November 2017, Pages 606-618
نویسندگان
, , , , ,