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17.05.2018

New Delay-Dependent Stability Criteria for Impulsive Neural Networks with Additive Time-Varying Delay Components and Leakage Term

Zeitschrift:
Neural Processing Letters
Autoren:
R. Samidurai, S. Rajavel, Jinde Cao, Ahmed Alsaedi, Bashir Ahmad
Wichtige Hinweise
This work was supported by Science and Engineering Research Board , New Delhi, India, under the Sanctioned No. SB/EMEQ-181/2013, the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61573096 and 61272530, and the Jiangsu Provincial Key Laboratory of Networked Collective Intelligence under Grant No. BM2017002.

Publisher's Note

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

Abstract

This work is concerned with the delay-dependent stability problem for uncertain impulsive neural networks (NNs) with additive time-varying delay components and leakage term. We construct a newly augmented Lyapunov–Krasovskii (L–K) functional which contains triple and four integral terms and then utilizing free-matrix-based integral inequality to bound the derivative of the Lyapunov–Krasovskii functional. Some sufficient conditions are derived to assure the delay-dependent stability of the impulsive NNs by the linear matrix inequality, which is less conservative than some existing results and can be readily verified by the convex optimization algorithms. In addition, some information of activation function ignored in previous works has been taken into account in the resulting condition. In the end, three numerical examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed criteria.

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