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具有时变时滞的二阶竞争神经网络的全局渐近稳定性分析
本文的目的是研究具有时变时滞的离散时间不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性。 通过结合使用Lyapunov函数和Razumikhin技术,提出了一些新的鲁棒指数稳定性准则。 所得结果表明,在具有一定鲁棒
具有时滞和阶段结构的捕食者-食饵系统的Hopf分支。
具有混合时变时滞的随机Takagi-Sugeno模糊系统的无源性和钝化
将 Riccat i方法扩展到具有状态和输入时滞的不确定组合系统,给出了系统经状态反馈分散二 次镇定的一个充分条件,并证明该条件的成立等价于一个 LMI 最优解的存在。利用 LMI 最优解, 给出 了
利用状态依赖控制策略对切换信号进行设计, 使得一类参数不确定时滞非线性切换系统指数稳定且具有一定的H∞ 抗干扰性能. 利用Lyapunov-Krasovskii (LK) 函数方法, 以线性矩阵不等式
对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统, 基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案. 选取适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函补偿未知时变时滞不确定项. 通过
本文考虑具有脉冲和泄漏时变时滞的Hopfield神经网络。 利用Lyapunov-Kravsovskii泛函,模型转换和一些分析技术,为平衡点的全局渐近稳定性提供了新的充分条件。 稳定性的标准取决于泄
研究了具有时变系数和多重非线性的Lurie直接控制系统的绝对稳定性。 根据相关方法,估计了范数无界系数的相对大小。 根据非奇异矩阵的知识,构造了Lyapunov函数,并给出了一些绝对稳定准则。 获得了
边界输入中具有时滞的基于Euler-Bernoulli光束的基于输出的稳定
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