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This paper studies the state estimation problem for static neural networks with time-varying delay. Unlike other studies, the controller scheme, which involves time-varying sampling and uncertainties, is first employed to design the state estimator for delayed static neural networks. Based on Lyapunov functional approach and linear matrix inequality technique, the non-fragile sampled-data estimator is designed such that the resulting estimation error system is globally asymptotically stable with H<SUB>∞</SUB> performance. Finally, the effectiveness of the developed results is demonstrated by a numerical example.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Problem Statement
3. Main Results
4. Numerical Examples
5. Conclusions
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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