Novel global exponential stability condition for discrete-time recurrent neural networks with random time-varying delays
Publish place: 17th Iranian Conference on Biomedical Engineering
Publish Year: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 782
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_296
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
Abstract:
In this paper, problem of stability for a class of discrete-time recurrent neural networks (DRNNs) with timevaryingdelay is considered. By employing the Lyapunov– Krasovskii function, a new condition for stability of time- delayed system is proposed. Result developed is in the term of linear matrix inequality (LMI) which can be easily checked by LMI Control toolbox. Furthermore, numerical examples are given to confirm the validity of the obtained approach.
Keywords:
Authors
Maryam Fattahi
Electrical Engineering Department, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
Hamidreza Momeni
Electrical Engineering Department, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran