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第二十九届中国控制会议

作者： ZHU Qingyu,ZHOU Wuneng,MOU Xiaozheng College of Information Science and Technology,Donghua University,Shanghai 201620,P.R.China

In this paper,the global robust exponential stability is investigated for uncertain neural networks of neutral-type with mixed time *** on Lyapunov-Krasovskii stability theory and stochastic analysis approaches,several new criteria and derived to guarantee the exponential stability of the system.A numerical example is given to demonstrate the applicability of our proposed stability criteria.

关键词： Exponential Stability neutral neural networks Distributed Time-delays Linear Matrix Inequality(LMI)

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Novel delay-dependent stability analysis of Takagi-Sugeno fuzzy uncertain neural networks with time varying delays

引用

Chinese Physics B 2012年第7期21卷 49-60页

作者： M. Syed Ali Department of Mathematics Thiruvalluvar University

This paper presents the stability analysis for a class of neural networks with time varying delays that are represented by the Takagi^ugeno IT-S） model. The main results given here focus on the stability criteria using a new Lyapunov functional. New relaxed conditions and new linear matrix inequality-based designs are proposed that outperform the previous results found in the literature. Numerical examples are provided to show that the achieved conditions are less conservative than the existing ones in the literature.

关键词： neutral neural networks linear matrix inequality Lyapunov stability time varying delays

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