Sampled-data state-estimation of delayed complex-valued neural networks

Nallappan Gunasekaran, Guisheng Zhai

研究成果: Article査読

12 被引用数 (Scopus)

抄録

This paper studies the sampled-data state-estimation problem of delayed complex-valued neural networks (CVNNs). By using Lyapunov–Krasovskii functional (LKF), standard integral inequality together with the reciprocal convex approach, a delay-dependent condition is established in terms of the solution to linear matrix inequalities (LMIs) such that the consider CVNNs is asymptotically stable. As a result, an estimator gain matrix can be obtained through sampling instant. Finally, a simulation example is given to illustrate the theoretical analysis.

本文言語English
ページ(範囲)303-312
ページ数10
ジャーナルInternational Journal of Systems Science
51
2
DOI
出版ステータスPublished - 2020 1月 25

ASJC Scopus subject areas

  • 制御およびシステム工学
  • 理論的コンピュータサイエンス
  • コンピュータ サイエンスの応用

フィンガープリント

「Sampled-data state-estimation of delayed complex-valued neural networks」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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