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Adaptive Synchronization of a Class of Chaotic Neural Networks with Time-varying Delays and Uncertain Parameters

【摘要】:正This paper is concerned with the asymptotic synchronization of a class of time-varying delayed chaotic neural networks with parameter uncertainties.Using the drive-response concept,in terms of a linear matrix inequality(LMI) and the Lyapunov stability theory,two sufficient conditions for global asymptotic synchronization of uncertain chaotic delayed neural networks are derived under the differentiable and non-differentiable conditions of time-varying delays respectively,which also present a procedure to construct synchronization controllers.Under the non-differentiable condition of time-varying delays,the sufficient condition generalizes and further improves those in the earlier publications.The examples are given to demonstrate the effectiveness of the present method.

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