离散时间 memristive 神经网络随机时滞与衰减测量的 H∞状态估计

"Delay-Distribution-Dependent H_infinity State Estimation for Discrete-Time Memristive Neural Networks With Mixed Time-Delays and Fading Measurements" 在本文中，研究者探讨了离散时间 memristive 神经网络在随机出现的混合时延和衰落测量条件下的 H_infinity 状态估计问题。这是一项重要的研究，因为神经网络模型在信息处理、机器学习和人工智能领域具有广泛应用，而时延和测量噪声是实际系统中不可避免的因素，它们可能对网络性能产生负面影响。 Memristive 系统是一种非线性动态系统，其连接权重可以随时间变化，这种变化不仅取决于当前状态，还与过去的动态历史有关。在离散时间环境中，这种特性使得状态估计更具挑战性，特别是当存在随机时延和测量衰落时。随机时延通常来源于网络通信延迟或处理延迟，而测量衰落则可能由无线传输环境的不稳定性引起。 H_infinity 状态估计的目标是设计一个滤波器，以确保估计误差动态系统在给定的干扰衰减水平下是鲁棒稳定的。这意味着即使在存在外部干扰的情况下，状态估计器也能有效地减少这些干扰的影响，并保持系统的性能。 文章提出了一种基于切换函数的状态估计器设计算法，这些切换函数能够捕捉到 memristive 连接权重的离散时间且状态依赖的特性。通过利用鲁棒分析理论和李雅普诺夫函数分析方法，研究人员推导出了一些充分条件，以保证满足预设的 H_infinity 性能指标。这些条件通常是关于系统矩阵和不确定性参数的不等式，可以通过数值方法求解，从而得出最优的估计器参数。 此外，由于时延的分布信息被考虑在内，状态估计器的设计不仅考虑了时延的大小，还考虑了时延的概率分布，这使得估计器更适应实际系统的动态行为。这样的方法对于提高系统的稳健性和准确性至关重要。 这篇研究论文为解决离散时间 memristive 神经网络中复杂环境下的状态估计问题提供了一种新的方法，它不仅考虑了随机时延和测量衰落的影响，还通过 H_infinity 性能指标保证了系统的整体性能。这项工作为未来在神经网络模型中的滤波和控制策略设计提供了理论基础，并可能促进在智能系统、自适应控制和故障诊断等领域的应用。