混合间隔时滞神经网络H-无穷状态估计：LKF方法

"混合间隔时滞神经网络的H-无限状态估计的LKF方法" 本文深入探讨了在具有混合间隔时滞的神经网络中进行H-无限状态估计的问题。混合间隔时滞是指网络中存在不同类型的延迟，包括区间离散时间变时延和区间自然类型时间变时延，这两种时滞在实际的神经网络系统中是常见的现象。这些时滞可能由网络中的信号传播、处理速度差异以及采样策略等因素引起，对系统的稳定性及性能有显著影响。 首先，作者构建了一个全新的神经网络模型，该模型能够精确地捕捉到这种混合时滞的特性。通过引入区间延迟的概念，模型能够覆盖不确定性和时变性的广泛范围，这对于理解和分析复杂神经网络的行为至关重要。区间离散时间变时延反映了网络中离散部分的延迟，而区间自然类型时间变时延则反映了连续部分的延迟，这种分离有助于对不同类型的延迟进行独立处理。 其次，文章提出了一种新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）。LKF是一种用于分析系统稳定性的重要工具，它通过积分形式的函数来描述系统状态的变化。在本文中，LKF被设计为包含多个积分项，这使得它可以更全面地考虑混合时滞的影响，从而对整个系统的动态行为进行更准确的评估。 接下来，作者利用不等式技巧和线性矩阵不等式（LMI）方法，提出了一个新准则，确保了误差系统的H-无限性能。H-无限控制理论是控制工程领域的一个重要分支，旨在限制系统输出与外部扰动之间的最大传递函数范数，即使在存在不确定性的情况下也能保证系统的性能。通过满足这个新准则，可以确保误差系统在全球范围内渐近稳定，并且具有理想的H-无限性能。 此外，该文还证明了，状态估计器的增益矩阵可以通过解决LMI问题来确定。LMI是一种强大的优化工具，可以有效地处理非线性约束，为寻找最优控制器或估计器参数提供了有效途径。这一方法简化了实际应用中的计算过程，使得神经网络的状态估计问题更具可操作性。 这篇研究论文为混合间隔时滞神经网络的状态估计提供了一个创新且实用的方法，它结合了LKF和LMI技术，解决了不确定性延迟带来的挑战，对于理解和设计复杂的神经网络控制系统具有重要的理论和实践价值。关键词包括：自然型，混合间隔时滞，H-无限状态估计。