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A new approach to stability analysis of neural networks with time-varying delay via novel Lyapunov-Krasovskii functional

引用

Chinese Physics B 2010年第5期19卷 115-120页

作者： S.M.Lee O.M.Kwon Ju H.Park Department of Electronic Engineering Daegu UniversityGyungsanGyungbuk 712-714Republic of Korea College of Electrical and Computer Engineering 410 SungBong-RoHeungduk-GuChungbuk National UniversityCheongju 361-763Republic of Korea Nonlinear Dynamics Group Department of Electrical EngineeringYeungnam University214-1 Dae-DongKyongsan 712-749Republic of Korea

In this paper, new delay-dependent stability criteria for asymptotic stability of neural networks with time-varying delays are derived. The stability conditions are represented in terms of linear matrix inequalities （LMIs） by constructing new Lyapunov-Krasovskii functional. The proposed functional has an augmented quadratic form with states as well as the nonlinear function to consider the sector and the slope constraints. The less conservativeness of the proposed stability criteria can be guaranteed by using convex properties of the nonlinear function which satisfies the sector and slope bound. Numerical examples are presented to show the effectiveness of the proposed method.

关键词： neural networks Lyapunov-Krasovskii functional sector bound time-delay

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