基于LMI的时变时滞Cohen-Grossberg神经网络鲁棒稳定性

被引:5
作者
王占山 [1 ]
张化光 [1 ]
余文 [2 ]
张庆灵 [3 ]
机构
[1] 东北大学信息科学与工程学院
[2] 墨西哥国立理工大学自动控制系
[3] 东北大学系统科学研究所
关键词
Cohen-Grossberg神经网络; 时变时滞; 鲁棒稳定; 线性矩阵不等式;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
研究了时变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性问题.基于线性矩阵不等式技术,给出了保证时变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点唯一性和全局鲁棒稳定性的新判据.这些新判据不依赖于时滞的大小和放大函数,且与现有的一些结果相比,具有易于验证、适用范围广、条件更不保守等特点.仿真结果验证了本文方法的有效性.
引用
收藏
页码:2220 / 2223
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]  
连续时间时滞递归神经网络的稳定性[M]. 东北大学出版社 , 王占山, 2007
[2]  
鲁棒控制[M]. 清华大学出版社 , 俞立著, 2002
[3]  
Global exponential stability of Cohen–Grossberg neural networks with variable delays[J] . Jiye Zhang,Yoshihiro Suda,Hisanao Komine.Physics Letters A . 2005 (1)
[4]  
Criteria for exponential stability of Cohen–Grossberg neural networks[J] . Xiaofeng Liao,Chunguang Li,Kwok-wo Wong.Neural Networks . 2004 (10)
[5]  
Exponential stability of Cohen–Grossberg neural networks[J] . Lin Wang,Xingfu Zou.Neural Networks . 2002 (3)
[6]  
Global exponential stability ofbidirectional associative memory neural networks with time de-lays .2 Llu X G,Martin R R,Wu M. IEEE Transactions on Neural Networks . 2008