کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8900757 1631720 2018 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Further results on dissipativity and stability analysis of Markov jump generalized neural networks with time-varying interval delays
ترجمه فارسی عنوان
نتایج بیشتر در مورد تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل مارکف از شبکه های عصبی تعمیم یافته با تاخیرهای فاصله زمانی متغیر است
کلمات کلیدی
مارکوف پرش شبکه های عصبی را تعریف می کند، تحلیل تجزیه و تحلیل، تاخیر زمانی متغیر زمان معیارهای کمتر محافظه کار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی
This work investigates the dissipativity and stability analysis problems for Markov jump generalized neural networks subject to time-varying interval delays. The aim of the present study is to determine whether the new dissipativity and stability criteria with less conservatism could be established for Markov jump generalized delayed neural networks or not. In this connection, a more general dissipative property index inequality is firstly introduced. On basis of fully considering mode-dependent matrices in the Lyapunov-Krasovskii functional, some advantageous negative terms ignored in some existing works are taken into account. By employing some novel integral inequalities and stochastic analysis theory, some available less conservative criteria are developed. Three compared examples are finally shown to explain the reduced conservatism and superiority of the presented criteria for Markov jump generalized delayed neural networks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 336, 1 November 2018, Pages 338-350
نویسندگان
, , , , ,