具有分布式时滞的复数域神经网络的状态估计方法及系统

本发明公开一种具有分布式时滞的复数域神经网络的状态估计方法，包括：构建Round‑Robin协议下的分布式时滞复数域神经网络模型、弹性状态估计器以及状态估计误差计算模型。根据李雅普诺夫稳定性理论分析状态估计误差模型的稳定性，在状态估计误差模型处于稳定状态时，计算满足l2‑l∞估计性能指标时弹性状态估计器各传感器相关的增益矩阵；弹性状态估计器基于当前具有传输权限的传感器相关的增益矩阵预估复数域神经网络中神经元在下一时刻的状态向量。基于Round‑Robin协议的具有分布式时滞的复数域神经网络设计弹性状态估计器，在状态估计误差稳定时，计算满足l2‑l∞估计性能指标时弹性状态估计器中各传感器相关的增益矩阵，弹性状态估计器能够有效地估计出目标状态。