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shj2006木虫 (著名写手)
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[求助]
论文被检索了没？谢谢！ 已有1人参与
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求助，论文被检索了没？ 题目：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/ 谢谢！ |
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
shj2006: 金币+10, ★★★★★最佳答案 2014-03-29 15:56:19
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shj2006: 金币+10, ★★★★★最佳答案 2014-03-29 15:56:19
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已经检索了, 见下面详细检索报告 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 文献号: 597298 DOI: 10.1155/2014/597298 出版年: 2014 查看期刊信息 开放获取指标 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. 关键词 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 通讯作者地址: Liang, L (通讯作者) 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 电子邮件地址:liangli7841@126.com 基金资助致谢 基金资助机构 授权号 Natural Science Foundation of Hainan province 111002 查看基金资助信息 出版商 HINDAWI PUBLISHING CORPORATION, 410 PARK AVENUE, 15TH FLOOR, #287 PMB, NEW YORK, NY 10022 USA 类别 / 分类 研究方向:Mathematics Web of Science 类别:Mathematics, Applied; Mathematics 文献信息 文献类型:Article 语种:English 入藏号: WOS:000332227700001 ISSN: 1085-3375 电子 ISSN: 1687-0409 期刊信息 Impact Factor (影响因子): Journal Citation Reports® 其他信息 IDS 号: AC1AX Web of Science 核心合集中的 "引用的参考文献": 39 Web of Science 核心合集中的 "被引频次": 0 |
2楼2014-03-29 15:19:24
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