New results on anti-synchronization in predefined-time for a class of fuzzy inertial neural networks with mixed time delays

控制理论(社会学) 同步(交流) 惯性参考系 人工神经网络 计算机科学 可靠性(半导体) 理论(学习稳定性) Lyapunov稳定性 模糊逻辑 班级(哲学) 数学
作者
Jing Han,Guici Chen,Junhao Hu
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier]
卷期号:495: 26-36 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2022.04.120
摘要

This paper investigates the anti-synchronization in predefined-time for fuzzy inertial neural networks (FINNs) with mixed delays. In the light of predefined-time stability theorems, the FINNs can reach anti-synchronization by employing two distinctive bilayer predefined-time control inputs which the setting-time is a explicit value without considering on initial values that has a great improvement over other settlement times in previous researches. Based on Lyapunov stability theory, sufficient conditions are converted to a type of algebraic inequalities which are very concise and avoid complicated calculations. In the end, some numerical examples and applications are illustrated to validate reliability of proposed results here.
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