کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948029 | 1439606 | 2017 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A combined reciprocal convexity approach for stability analysis of static neural networks with interval time-varying delays
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد محصور ترکیبی متقابل برای تجزیه و تحلیل ثبات شبکه های عصبی استاتیک با تاخیرهای متنوع زمانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رویکرد تخفیف متقابل، تاخیر زمانی متغیر زمان تجزیه و تحلیل ثبات، شبکه های عصبی استاتیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper proposes a novel approach called a combined reciprocal convexity approach for the stability analysis of static neural networks with interval time-varying delays. The proposed approach deals with all convex-parameter-dependent terms in the time derivative of the Lyapunov-Krasovskii functional non-conservatively by extending the idea of the conventional reciprocal convexity approach. Based on the proposed technique and a new Lyapunov-Krasovskii functional, two improved delay-dependent stability criteria are derived in terms of linear matrix inequalities(LMIs). Some numerical examples are given to demonstrate the proposed results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 221, 19 January 2017, Pages 168-177
Journal: Neurocomputing - Volume 221, 19 January 2017, Pages 168-177
نویسندگان
Won Il Lee, Seok Young Lee, PooGyeon Park,