具有时滞的双向联想记忆神经网络的鲁棒稳定性

摘要：

应用线性矩阵不等式技术研究了时滞双向联想记忆神经网络的平衡点稳定性问题.针对存在参数不确定的时滞双向联想记忆神经网络,根据Lyapunov稳定理论,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了保证双向联想记忆神经网络平衡点全局鲁棒稳定的两个新判据.所得到的结果能够表示成线性矩阵不等式形式,具有易于验证和独立于时变时滞幅值大小等特点.对于慢时变时滞的情况,当时滞幅值较大时,所得结果具有较小的保守性.通过一个仿真例子表明了所得结果的有效性.

关键词：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

所属期刊栏目：28

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60534010;60572070;60521003;教育部长江学者奖励计划和创新团队项目IRT0421

在线出版日期：2007-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1069-1072