一类神经网络的L2-增益稳定性

L2-Gain Stability of Neural Networks

  • 摘要: 运用研究控制系统有限增益稳定的方法,讨论了神经网络关于扰动的Hopfield型神经网络扰动的L2-增益稳定性问题。对该网络模型研究的一个重要应用在于优化计算和联想记忆。利用常数变易法和李雅谱洛夫函数法,结合不等式分析技巧,给出了一些在内外部存在扰动的情况下,保证网络L2-增益稳定的充分条件,这些条件简洁,易于在应用中检验。

     

    Abstract: This paper investigates the L2-gain stability of perturbed neural networks by analyzing finite-gain stability of control systems. Using the method of variations of the parameters, the method of Liapunov function and the method of inequality analysis, an sufficient condition guaranteeing networks L2-gain stability is given, when networks are affected by inner and external perturbation.

     

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