کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6856253 | 1437950 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Extended dissipativity analysis for discrete-time delayed neural networks based on an extended reciprocally convex matrix inequality
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل توزیع شده گسترده برای شبکه های عصبی با تاخیر زمانی گسسته بر اساس نابرابری ماتریس محصور شده
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
In this paper, the extended dissipativity analysis for discrete-time neural networks with a time-varying delay is investigated. First, a novel Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) is constructed with a delay-product-type term introduced. Then, in the forward difference of the LKF, the sum terms are bounded via an extended reciprocally convex matrix inequality. As a result, an extended dissipativity criterion is established in terms of linear matrix inequalities. Meanwhile, this criterion is extended to the stability analysis of the counterpart system without disturbance. Finally, two numerical examples are given to demonstrate the effectiveness and improvements of the presented criterion.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 462, September 2018, Pages 357-366
Journal: Information Sciences - Volume 462, September 2018, Pages 357-366
نویسندگان
Li Jin, Yong He, Lin Jiang, Min Wu,