具有时变时滞的广义神经网络稳定性分析的新方法

具有时变时滞的不确定离散神经网络的稳定性和无源性分析

具有马尔可夫跳跃参数和区间时变时滞的随机神经网络的新的依赖时滞的全局鲁棒无源分析

具有时变时滞的离散Takagi-Sugeno模糊系统的新型控制设计

摘要—本文首次解决了这个问题一类不确定随机变量的自适应输出反馈控制方法时变时滞的非线性严格反馈系统使用神经网络（NNs）。 圆判据适用于设计一个非线性观测器，没有线性增长条件取决于系统状态，将其强加于非线性函数。 假设系统中存在时变延迟输出，仅采用NN来补偿所有未知数非线性项取决于延迟输出，因此， 提出的控制算法比现有的算法更简单描述了不确定系统的NN反推控制方案用常微分方程举三个例子证明在中提出的控制方案的有效性这篇报告。

具有时变时滞的不确定随机神经网络的新型鲁棒稳定性判据

时变时滞神经网络状态估计的保守度较低

本文考虑了一类具有变时滞的抛物型线性不确定分布参数系统的滑模控制问题。设计了排除时滞项的滑模控制器和使系统状态在有限时间内到达滑模面。给出了滑模运动渐近稳定的充分条件。最后重新数值模拟来说明所给方法的有效性。

控制增益符号已知/未知的MIMO时滞系统的自适应控制