Abstract-This paper handlar om dissipatibilitetsanalys och design av diskreta Markovian hoppande neurala nätverk med sektorsbundna ickelinjära aktiveringsfunktioner och tidsvariationer som representeras av Takagi-Sugeno fuzzy modell. De förstärkta fuzzy neurala nätverk med Markovian hopp är först konstruerade baserat på uppskattning av Luenberger observatör typ. Sedan, tillämpa bitvis Lyapunov-Krasovskii funktionell metod och stokastisk analysteknik, ett tillräckligt villkor ges för att garantera att de förstärkta fuzzy hoppa neurala nätverk är stochastically dissipative. Dessutom fastställs ett mindre konservativt kriterium för att lösa problemet med upplösning av tillstånd genom att använda matrisnedbrytningsmetoden. Dessutom, för att minska den beräkningsmässiga komplexiteten av algoritmen, en dissipativ estimator är utformad för att säkerställa stokastisk dissipatibilitet av felet fuzzy hoppa neurala nätverk. Som ett specialfall har vi också övervägt den blandade H ∞ och passiv analys av fuzzy hoppa neurala nätverk. Alla kriterier kan formuleras som linjära matrisskillnader. Slutligen ges två exempel för att visa den nya designteknikens effektivitet och potential.
Kriterierna är formulerade i termer av linjär matris ojämlikhet REF.
Dissipativity Analysis for Discrete Time-Delay Fuzzy Neural Networks With Markovian Jumps
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}