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shj2006木蟲 (著名寫手)
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[求助]
論文被檢索了沒？謝謝！ 已有1人參與
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求助，論文被檢索了沒？ 題目：Finite-Time Boundedness for a Class of Delayed Markovian Jumping Neural Networks with Partly Unknown Transition Probabilities 作者：Li Liang http://www.hindawi.com/journals/aaa/2014/597298/ 謝謝！ |
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math_math
新蟲 (著名寫手)
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【答案】應(yīng)助回帖
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感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
shj2006: 金幣+10, ★★★★★最佳答案 2014-03-29 15:56:19
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已經(jīng)檢索了, 見下面詳細檢索報告 Finite-Time Boundedness for a Class of Delayed Markovian Jumping Neural Networks with Partly Unknown Transition Probabilities 作者:Liang, L (Liang, Li) ABSTRACT AND APPLIED ANALYSIS 文獻號: 597298 DOI: 10.1155/2014/597298 出版年: 2014 查看期刊信息 開放獲取指標 摘要 This paper is concerned with the problem of finite-time boundedness for a class of delayed Markovian jumping neural networks with partly unknown transition probabilities. By introducing the appropriate stochastic Lyapunov-Krasovskii functional and the concept of stochastically finite-time stochastic boundedness for Markovian jumping neural networks, a new method is proposed to guarantee that the state trajectory remains in a bounded region of the state space over a prespecified finite-time interval. Finally, numerical examples are given to illustrate the effectiveness and reduced conservativeness of the proposed results. 關(guān)鍵詞 KeyWords Plus:EXPONENTIAL STABILITY ANALYSIS; UNCERTAIN NONLINEAR-SYSTEMS; H-INFINITY CONTROL; VARYING DELAYS; STATE ESTIMATION; STOCHASTIC-SYSTEMS; PASSIVITY ANALYSIS; DISCRETE; STABILIZATION; FEEDBACK 作者信息 通訊作者地址: Liang, L (通訊作者) Hainan Univ, Coll Informat Sci & Technol, Haikou 570228, Peoples R China. 地址: [ 1 ] Hainan Univ, Coll Informat Sci & Technol, Haikou 570228, Peoples R China 電子郵件地址:liangli7841@126.com 基金資助致謝 基金資助機構(gòu) 授權(quán)號 Natural Science Foundation of Hainan province 111002 查看基金資助信息 出版商 HINDAWI PUBLISHING CORPORATION, 410 PARK AVENUE, 15TH FLOOR, #287 PMB, NEW YORK, NY 10022 USA 類別 / 分類 研究方向:Mathematics Web of Science 類別:Mathematics, Applied; Mathematics 文獻信息 文獻類型:Article 語種:English 入藏號: WOS:000332227700001 ISSN: 1085-3375 電子 ISSN: 1687-0409 期刊信息 Impact Factor (影響因子): Journal Citation Reports® 其他信息 IDS 號: AC1AX Web of Science 核心合集中的 "引用的參考文獻": 39 Web of Science 核心合集中的 "被引頻次": 0 |
2樓2014-03-29 15:19:24
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