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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了一种具有模式检测信息的马尔可夫跳跃同步控制方法，属于隐马尔科夫系统控制技术领域，本发明引入隐马尔可夫模型，该模型包含部分未知的检测概率矩阵和部分未知的转移概率矩阵。为了克服系统状态的不可预测性，提高通信资源的有效利用，设计了一种基于动态事件触发策略的静态输出反馈控制器；还通过激活函数划分，进一步降低了理论推导的保守性。
主权项：1.一种具有模式检测信息的马尔可夫跳跃同步控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：引入隐马尔可夫过程，得到马尔可夫跳跃神经网络的同步误差系统表达式；S2：基于动态事件触发机制设计具有模式检测信息的马尔可夫跳跃神经网络的同步控制器，得到新的隐马尔可夫跳跃神经网络的同步误差系统表达式；S3：给出步骤S2中新的隐马尔可夫跳跃神经网络的同步误差系统在扰动下随机稳定且满足H∞性能指标的线性矩阵不等式条件；S4：利用Lyapunov函数和性能指标函数证明步骤S3的线性矩阵不等式条件有效；S5：对激活函数进行分段，并选取激活函数；S6：求解出据步骤S2中的同步控制器的增益矩阵；S7：根据步骤S2中的同步控制器的增益矩阵和给定的系统参数实现对具有模式检测信息的隐马尔可夫跳跃神经网络同步误差系统的同步控制，具有模式检测信息的隐马尔可夫跳跃神经网络同步误差系统即步骤S2中新的隐马尔可夫跳跃神经网络的同步误差系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种具有模式检测信息的马尔可夫跳跃同步控制方法
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