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变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据

邵晋梁 黄廷祝

邵晋梁, 黄廷祝. 变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
引用本文: 邵晋梁, 黄廷祝. 变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
SHAO Jin-liang, HUANG Ting-zhu. New Criterion for Robust Stability of Neural Networks with Time-Varying Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
Citation: SHAO Jin-liang, HUANG Ting-zhu. New Criterion for Robust Stability of Neural Networks with Time-Varying Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031

变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
基金项目: 

国家自然科学基金(60973015);四川省国际科技合作与交流项目(2009HH0025)

详细信息
    作者简介:

    邵晋梁(1981-),男,博士,主要从事神经网络动力学分析和多智能体系统方面的研究.

  • 中图分类号: TP18

New Criterion for Robust Stability of Neural Networks with Time-Varying Delays

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-12-10
  • 修回日期:  2009-09-12
  • 刊出日期:  2010-08-15

变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
    基金项目:

    国家自然科学基金(60973015);四川省国际科技合作与交流项目(2009HH0025)

    作者简介:

    邵晋梁(1981-),男,博士,主要从事神经网络动力学分析和多智能体系统方面的研究.

  • 中图分类号: TP18

摘要: 研究了一类变时滞区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性。基于非负矩阵理论和Lyapunov-Razumikhin分析方法,得到了变时滞区间细胞神经网络全局渐近鲁棒稳定的一个充分条件,该条件与时滞参数无关且易于验证。理论分析和数值例子表明所得条件推广了已有文献中得到的两个相应的结果,是对区间神经网络鲁棒稳定性研究的有效补充。数值例子和相应的计算机仿真验证了所得结果的有效性。

English Abstract

邵晋梁, 黄廷祝. 变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
引用本文: 邵晋梁, 黄廷祝. 变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
SHAO Jin-liang, HUANG Ting-zhu. New Criterion for Robust Stability of Neural Networks with Time-Varying Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
Citation: SHAO Jin-liang, HUANG Ting-zhu. New Criterion for Robust Stability of Neural Networks with Time-Varying Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031

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