H∞ output synchronization of directed coupled reaction-diffusion neural networks via event-triggered quantized control

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作者
Binglong Lu,Haijun Jiang,Cheng Hu,Abdujelil Abdurahman,Mei Liu
出处
期刊:Journal of The Franklin Institute-engineering and Applied Mathematics [Elsevier BV]
卷期号:358 (8): 4458-4482 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.jfranklin.2021.03.007
摘要

By designing a quantized controller based on event trigger, this paper considers the problem of H∞ output synchronization for coupled neural networks with reaction-diffusion term and directed topology. Firstly, in this hybrid control strategy, the data is sampled in time domain to exclude the Zeno-behavior before judging whether an event is triggered, and then the event-triggered data instead of the sampling data itself is quantized by a logarithmic quantizer. Secondly, some sufficient conditions for H∞ output synchronization are obtained, in which the dimension of these conditions can be reduced to only depend on the number of neurons, but not on the number of nodes. Finally, a numerical example is given to verify the theoretical results.

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