Adaptive State Estimation for Neural Network with Time-Delay and Markov Jump
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摘要: 研究了一类具有马尔科夫跳变的时滞神经网络的自适应状态估计问题.通过李雅普洛夫稳定定理和M-矩阵的方法,得到时滞神经网络的几乎渐近稳定,并设计得到该系统的状态估计器和相应的反馈增益更新律.同时,用数值例子验证了所提出方法的有效性.
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