计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
4期
1048-1051
,共4页
中立联想记忆神经网络%鲁棒稳定性%离散时滞%范数有界%李雅普诺夫泛函
中立聯想記憶神經網絡%魯棒穩定性%離散時滯%範數有界%李雅普諾伕汎函
중립련상기억신경망락%로봉은정성%리산시체%범수유계%리아보낙부범함
BAM neural networks of neutral-type%robust stability%discrete time delays%norm-bounded%Lyapunov functional
针对一类具有离散时滞和参数范数有界的不确定性中立联想记忆神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题进行了研究.通过应用范数理论和矩阵不等式分析方法,并构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出了与时滞无关的新稳定性判定准则,用于保证神经网络的平衡点是全局渐近鲁棒稳定的.该准则中包含的未知参数少、计算复杂度低,易于验证.仿真算例验证了新判定准则的有效性.
針對一類具有離散時滯和參數範數有界的不確定性中立聯想記憶神經網絡的全跼漸近魯棒穩定性問題進行瞭研究.通過應用範數理論和矩陣不等式分析方法,併構造閤適的Lyapunov-Krasovskii汎函,推導齣瞭與時滯無關的新穩定性判定準則,用于保證神經網絡的平衡點是全跼漸近魯棒穩定的.該準則中包含的未知參數少、計算複雜度低,易于驗證.倣真算例驗證瞭新判定準則的有效性.
침대일류구유리산시체화삼수범수유계적불학정성중립련상기억신경망락적전국점근로봉은정성문제진행료연구.통과응용범수이론화구진불등식분석방법,병구조합괄적Lyapunov-Krasovskii범함,추도출료여시체무관적신은정성판정준칙,용우보증신경망락적평형점시전국점근로봉은정적.해준칙중포함적미지삼수소、계산복잡도저,역우험증.방진산례험증료신판정준칙적유효성.
