信息技术与信息化
信息技術與信息化
신식기술여신식화
INFORMATION TECHNOLOGY & INFORMATIZATION
2009年
3期
47-48,52
,共3页
双向联想记忆(BAM)神经网络%鲁棒稳定%时间延迟%线形矩阵不等式%(LMIs)%Lyapunov泛函
雙嚮聯想記憶(BAM)神經網絡%魯棒穩定%時間延遲%線形矩陣不等式%(LMIs)%Lyapunov汎函
쌍향련상기억(BAM)신경망락%로봉은정%시간연지%선형구진불등식%(LMIs)%Lyapunov범함
本文主要研究不确定中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性问题, 不确定参数具有较范数有界更一般的线性分式形式, 考虑了中立时滞与状态时滞不相等的情况, 激励函数只要求满足有界和全局李普希兹条件,通过构造一个新的Lyapunov泛函, 利用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和一些不等式技术, 得到了具有较小约束的时滞中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性条件, 这个充分条件以线性矩阵不等式的形式给出, 容易验证.最后, 通过数值实例验证了所提算法的正确性和保守性.
本文主要研究不確定中立型BAM神經網絡的魯棒漸近穩定性問題, 不確定參數具有較範數有界更一般的線性分式形式, 攷慮瞭中立時滯與狀態時滯不相等的情況, 激勵函數隻要求滿足有界和全跼李普希玆條件,通過構造一箇新的Lyapunov汎函, 利用Lyapunov-Krasovskii穩定性理論和一些不等式技術, 得到瞭具有較小約束的時滯中立型BAM神經網絡的魯棒漸近穩定性條件, 這箇充分條件以線性矩陣不等式的形式給齣, 容易驗證.最後, 通過數值實例驗證瞭所提算法的正確性和保守性.
본문주요연구불학정중립형BAM신경망락적로봉점근은정성문제, 불학정삼수구유교범수유계경일반적선성분식형식, 고필료중립시체여상태시체불상등적정황, 격려함수지요구만족유계화전국리보희자조건,통과구조일개신적Lyapunov범함, 이용Lyapunov-Krasovskii은정성이론화일사불등식기술, 득도료구유교소약속적시체중립형BAM신경망락적로봉점근은정성조건, 저개충분조건이선성구진불등식적형식급출, 용역험증.최후, 통과수치실례험증료소제산법적정학성화보수성.
