基于事件触发和量化的时滞神经网络系统状态估计

摘要：

本文研究了具有事件触发和量化的时滞神经网络系统状态估计问题.为减轻网络负荷,本文考虑了基于数据动态传输的事件触发机制以及量化控制,在此基础上对时滞神经网络系统的状态估计器设计问题进行研究.充分考虑网络对系统性能的影响,首先建立基于事件触发和量化控制的时滞神经网络系统状态估计数学模型,然后通过利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,分别给出基于事件触发和量化作用下系统渐近稳定和状态估计器存在的充分条件,最后通过数值实例验证本文所提方法的有效性.

关键词：神经网络、事件触发、量化、状态估计、网络控制系统

所属期刊栏目：46

分类号：TP273;TP13;O231

资助基金：国家自然科学基金;江苏省属高校自然科学研究重大项目;江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目;江苏省高等学校"青蓝工程"优秀青年骨干教师资助项目;江苏高校优势学科建设工程项目

在线出版日期：2016-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1555-1568