基于辅助函数积分不等式的不确定转移率的Markov跳变神经网络的稳定性分析资源-CSDN文库

200 浏览量 2021-01-13 03:37:58 上传评论收藏 185KB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

第 32卷第 12期控制与决策 Vol.32 No.12

2017年 12月 Control and Decision Dec. 2017

文章编号: 1001-0920(2017)12-2279-06 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.0938

基于辅助函数积分不等式的不确定转移率的

Markov跳变神经网络的稳定性分析

杨忠君

1,2

, 张化光

1†

, 宗学军

, 金建宇

(1. 东北大学信息科学与工程学院，沈阳 110004；2. 沈阳化工大学

信息工程学院，沈阳 110142；3. 东北大学国防教育学院，沈阳 110004)

摘要: 研究具有区间时变分布时滞和不确定转移率的 Markov 跳变区间时变时滞神经网络的稳定性问题. 通过

充分考虑转移概率的性质和不确定区域的特性, 用一个有效的技术代替传统的 Young’s 不等式来约束转移率中的

不确定项. 同时, 利用增广的李雅普诺夫泛函和具有较小保守性的辅助函数积分不等式, 给出新的时滞依赖的稳

定条件. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

关键词: 辅助函数积分不等式；不确定转移率；神经网络；Markov跳变

中图分类号: TP273 文献标志码: A

Stability analysis for Markov jump neural networks with uncertain

transition rates based on auxiliary function-based integral inequalities

YANG Zhong-jun

1,2

, ZHANG Hua-guang

1†

, ZONG Xue-jun

, JIN Jian-yu

(1. College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004，China；2. College

of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142，China；3. College of

National Defense Education，Northeastern University, Shenyang 110004，China)

Abstract: This article investigates the stability of Markov jump neural networks with interval time-varying distributed

delay and uncertain transition rates. By fully considering the property of transition rates and the characteristic of uncertain

domains, a more eﬀective technique in stead of the traditional Young’s inequality is used to bind the uncertain terms in

the transition rates. By applying the Lyapunov-Krasovskii functional and a less conservative auxiliary function integral

inequalities, new delay-dependent stability criteria are obtained. The simulation results demonstrate the eﬀectiveness of

the proposed method.

Keywords: auxiliary function-based integral inequalities；uncer tain transition rates ；neural networks；Markov jump

0 引 󲿑

由于神经网络在不同领域具有广泛应用, 如故障

诊断、平行计算、信号处理、模式识别、机器学习、系

统辨识等, 目前已涌现出许多研究成果

[1-6]

. 各种神经

网络系统在神经处理和信号传递过程中, 都不可避免

地产生时滞. 时滞的产生会导致系统震荡、分岔、不

稳定,因此,时滞神经网络系统引起了广泛关注.

另一方面, 由于系统中元件接连故障或者外部

扰动的影响, 很多时候神经网络系统具有有限个模

态, 并且模态之间的切换满足马尔科夫跳变

[5-7]

. 目

前, 对于马尔科夫线性系统的研究已经取得了很多

成果. 文献 [8]研究了一类离散 Markov跳变奇异系统

的镇定控制问题. 由于在实际应用中, 完全得到转移

概率的全部信息十分困难, 研究具有部分未知转移

概率的马尔科夫系统是很有必要的. 文献 [9] 研究了

具有不完全转移率的连续 Markov 跳变奇异系统的

∞

控制问题. 文献[10] 研究了具有不完全转移率的

Markov跳变系统的稳定问题, 并给出了充要条件. 此

外, 在许多实际系统分析中, 精确测得所有转移概率

的成本十分昂贵, 因此, 具有不确定转移概率的马尔

科夫系统得到了广泛研究

[11-16]

. 文献 [15] 研究了具

有不确定转移率的时滞马尔科夫模糊细胞神经网

收稿日期: 2016-07-22；修回日期: 2017-06-29.

基金项目: 国家自然科学基金项目(61433004)；辽宁省自然科学基金项目(201602593).

作者简介: 杨忠君 (1979−), 男, 博士生, 从事神经网络控制的研究；张化光(1959−), 男, 教授, 博士生导师, 从事神经

网络控制、模糊控制等研究.

†

通讯作者. E-mail: hgzhang@ieee.org

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余5页未读，立即下载

评论收藏

内容反馈

weixin_38591223

粉丝: 7
资源: 911

基于辅助函数积分不等式的不确定转移率的Markov跳变神经网络的稳定性分析

Markov跳变系统

matlab MarKov Process

Python-Flair一个非常简单最先进的NLP框架

论文研究-Markov决策过程的蚁群规划算法.pdf

研究论文-间歇式聚丙烯装置加氢控制分析.pdf

跳一跳 - 自适应所有窗口尺寸及分辨率

基于自由矩阵的积分不等式的时滞时滞递归神经网络的稳定性分析

基于Gronwall积分不等式的比例时滞神经网络稳定性分析.pdf

转移率部分未知的Markov跳变神经网络的稳定性.pdf

转移概率一般不确知时滞Markov跳变神经网络的同步.pdf

论文研究-转移概率部分未知的奇异Markov跳变系统的稳定性与镇定研究 .pdf

中立型Markov脉冲神经网络的随机稳定性.pdf

基于MC9S12单片机的摄像头参数测量及模拟视频信号离散化.

vs2013下的模态对话框

GPUKMM：用于宏基因组学的k-Markov模型的GPU实现

滤波器设计（自我总结）

基于不完全转移率的连续Markov 跳变奇异系统的

具有Markov切换Cohen-Grossberg神经网络的依概率渐近稳定性.pdf

具有Markov切换随机神经网络混合时滞依赖的自适应同步.pdf

网络攻击下的Markov跳变系统有限时间控制.pdf

基于Markov-Elman神经网络的消费者信心指数预测模型构建.pdf

论文研究 - 跳扩散模型下欧式期权的二叉树新方法

模态和非模态对话框的区别

滤波器设计多种常用软件+资料介绍

具有局部已知转移概率的连续时间Markov 跳跃线性系统

最新资源