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
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
نویسندگان
, , ,