时变时滞双向联想记忆神经网络的鲁棒稳定性

被引:3
作者
王占山
关焕新
张化光
机构
[1] 东北大学信息科学与工程学院
关键词
自动控制技术; 双向联想记忆神经网络; 时变时滞; 鲁棒稳定; 线性矩阵不等式;
D O I
10.13229/j.cnki.jdxbgxb2007.06.040
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
通过构造适当的Lyapunov泛函分析了一类时变时滞双向联想记忆神经网络的平衡点稳定性问题。不要求激励函数的单调性和可微性,得到了保证时变时滞双向联想记忆神经网络的平衡点全局鲁棒渐近稳定的两个新判据。所得到的结果能够表示成线性矩阵不等式形式,进而易于用内点算法等方法来验证。通过仿真例子与其他文献中的一些结果进行比较,表明了本文所得结果的有效性。
引用
收藏
页码:1397 / 1401
页数:5
相关论文
共 3 条
[1]  
Global asymptotic stability analysis of bidirectional associative memory neural networks with constant time delays.[J].Sabri Arik;Vedat Tavsanoglu.Neurocomputing.2005,
[2]  
递归人工神经网络的定性分析和综合.[M].(美)A.N.米歇尔(AnthonyN.Michel);刘德荣著;张化光等译;.科学出版社.2004,
[3]   多时变时滞神经网络的全局指数稳定 [J].
王占山 ;
张化光 .
吉林大学学报(工学版), 2005, (06) :59-63