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具有半马尔可夫开关的延迟神经网络的随机指数同步:饱和非均匀采样通信( Stochastic exponential synchronization for delayed neural networks with semi-Markovian switchings: Saturated heterogeneous sampling communication )
XLA B SKN B KS A JC C KS D SZ E
通过实现异构采样通信机制,同时考虑半马尔可夫切换和饱和执行器,解决了具有区间时变时滞的驱动响应混沌神经网络的指数同步问题。更具体地说，引入了一个过渡率（TRs）不是常数而是依赖于逗留时间(ST)的半Markovian跳跃模型来描述CNN相互作用之间的随机变化，使得所考虑的NNs模型更适合于一些实际情况。更具体地说，我们假设采样间隔是异构的和时变的，这可能比同质采样策略在实际应用中更实用。此外，通过引入一些新的术语，巧妙地构造了一种新的时变Lyapunov-Krasovskii函数(LKF)，该函数能够充分捕捉非均匀采样模式的特征信息。在引入松弛自由加权矩阵(FWM)的基础上,利用所形成的LKF,建立了半MJNNS误差系统控制器设计的采样区间相关的充分条件,并用线性矩阵不等式表示。这些基于LMIS的约束可以通过利用可用的软件包进行有效检查。该方法充分考虑了采样周期的上下限和下下限，并充分考虑了实际采样模式的信息。最后给出了两个数值算例，验证了理论结果的可行性和实用性。
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