脉冲干扰复数域Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

摘要：

为了分析脉冲干扰因素对复数域神经网络的影响,研究了一类具有脉冲干扰的变时滞复数域Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的动态行为. 在假定放大函数、自反馈函数以及激活函数定义在复数域的情况下,首先,利用M矩阵和同胚映射的相关原理,分析了该系统平衡点的存在性和唯一性;其次,利用向量Lyapunov函数法以及数学归纳法,研究了该系统平衡点的全局模指数稳定性,并建立的稳定性判据;最后,通过两个数值仿真算例验证了所得结论的实用性和正确性. 仿真结果显示系统状态在0. 5 s便可收敛到平衡状态. 研究结果表明:时滞和脉冲干扰强度越大、放大函数越小,则神经元状态的指数收敛速度越慢.

关键词：Cohen-Grossberg神经网络、复数域、脉冲干扰、变时滞、模指数稳定性、Lyapunov函数

所属期刊栏目：53

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11402214,11572264;四川省教育厅自然科学重点项目17ZA0364,16ZB0163;四川省青年科技创新研究团队2017TD0035,2017TD0026,2015TD0021,2016HH0010;浙江省自然科学基金资助项目LY14E08006 流体及动力机械教育部重点实验室研究基金szjj2016-007;汽车测控与安全四川省重点实验室研究基金szjj2017-074

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：820-828