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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.10
- 수록면
- 181 - 185 (5page)
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This paper proposes a novel dissipative filter for Takagi-Sugeno fuzzy Hopfield neural networks with time varying delay. This filter guarantees (Q, S,R)-α-dissipativity and is regarded as a generalization of some performance indices, such as H<SUB>∞</SUB> performance, passivity, and mixed H<SUB>∞</SUB> /passivity. The linear matrix inequality (LMI) approach solving convex problem is used to obtain a gain matrix satisfying both (Q, S,R)-α-dissipativity and asymptotic stability of the error system. Some simulations are dealt with to validate the performance of the proposed method.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM FORMULATION
3. (Q; S;R)-α-DISSIPATIVE STATE ESTIMATOR DESIGN
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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