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基于仿射Bessel-Legendre不等式和不确定转移率的神经网络稳定性

王军义张文涛刘振伟姜杨

控制理论与应用2022，Vol.39Issue(1)：41-47,7.

控制理论与应用2022，Vol.39Issue(1)：41-47,7.DOI:10.7641/CTA.2021.00841

基于仿射Bessel-Legendre不等式和不确定转移率的神经网络稳定性

Stability for neural networks based on affine Bessel-Legendre inequality and uncertain transition rates

王军义 ¹张文涛 ¹刘振伟 ²姜杨¹

作者信息

1. 东北大学机器人科学与工程学院,辽宁沈阳110819
2. 东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819
折叠

摘要

关键词

马尔科夫神经网络系统/不确定转移率/仿射Bessel-Legendre(B-L)不等式/增广Lyapunov-Krasovskii泛函

引用本文复制引用

王军义,张文涛,刘振伟,姜杨..基于仿射Bessel-Legendre不等式和不确定转移率的神经网络稳定性[J].控制理论与应用,2022,39(1):41-47,7.

基金项目

国家自然科学基金项目(61903075,U20A20197),辽宁省自然科学基金项目(2019–KF–03–02,2019–MS–116),中央高校基本科研业务费项目(N2026003,N2004014,N2126006),教育部春晖计划合作科研项目(LN2019006),辽宁省科技重大专项计划项目(2019JH1/10100005),辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100040)资助. （61903075,U20A20197）

控制理论与应用

OA北大核心

ISSN：1000-8152

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