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 Further Result on H ∞ Performance State Estimation of Delayed Static Neural Networks Based on an Improved Reciprocally Convex Inequality 基于改进互凸不等式的时滞静态神经网络H∞性能状态估计的进一步结果
相关领域
估计员
人工神经网络
国家（计算机科学）
数学
正多边形
凸优化
衍生工具（金融）
上下界
詹森不等式
凸函数
数学优化
不平等
凸组合
线性矩阵不等式
应用数学
计算机科学
组合数学
算法
凸分析
统计
人工智能
数学分析
经济
金融经济学
几何学
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| DOI |
10.1109/tcsii.2019.2941546
doi
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| 其它 |
期刊：IEEE Transactions on Circuits and Systems Ii-express Briefs 作者：Guoqiang Tan; Zhanshan Wang 出版日期：2020-08-01 |
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