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15.07.2019 | Original Article | Ausgabe 12/2020

Neural Computing and Applications 12/2020

Finite-time extended dissipativity of delayed Takagi–Sugeno fuzzy neural networks using a free-matrix-based double integral inequality

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 12/2020
Autoren:
Saravanan Shanmugam, Syed Ali Muhammed, Gyu M. Lee
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This study focuses on the finite-time extended dissipativity of delayed Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy neural networks (NNs). Based on the concept of extended dissipativity, this paper solves the \(H_\infty\), \(L_2-L_\infty\), passive, and \(({{\mathcal {Q}}}, {{\mathcal {S}}}, {\mathcal {R}})\)-dissipativity performance in a unified framework. Using the free-matrix-based double integral inequality and an extended Wirtinger inequality in the Lyapunov–Krasovskii functional, sufficient conditions are derived to guarantee that the considered NNs are finite-time bounded, whereupon the finite-time extended dissipativity criteria for delayed T–S fuzzy NNs are constructed. The derived conditions guarantee the extended dissipativity and stability of the NNs. Three numerical examples are given to demonstrate the reduced conservatism and the effectiveness of the obtained results.

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