多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

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多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

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周立群. 多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

引用本文:

周立群. 多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

ZHOU Li-qun. Global Uniform Asymptotic Stability of Cellular Neural Networks with Mutli-Porportional Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

Citation:

ZHOU Li-qun. Global Uniform Asymptotic Stability of Cellular Neural Networks with Mutli-Porportional Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

周立群

1.
天津师范大学数学科学学院天津西青区 300387

基金项目:

国家自然科学基金(60974144);天津市高等学校科技发展基金(20100813)

作者简介:
周立群(1972-),女,博士,副教授,主要从事神经网络的理论及应用方面的研究.

中图分类号: O175.13;TP183

Global Uniform Asymptotic Stability of Cellular Neural Networks with Mutli-Porportional Delays

ZHOU Li-qun

1.
School of Mathematics Science,Tianjin Normal University Xiqing Tianjin 300387

摘要: 对一类具多比例时滞细胞神经网络进行研究, 利用变换zi(t)=yi(et) 将具多比例时滞细胞神经网络变换成变系数常时滞的细胞神经网络. 通过构造合适的Lyapunov泛函, 给出了几个保证该系统全局一致渐近稳定的时滞独立的充分条件, 并给出例子验证所得结论的正确性.
- 细胞神经网络 /
- 全局一致渐近稳定性 /
- 比例时滞
Abstract: A class of cellular neural networks with multi-proportional delays is studied in this paper. The transformation zi(t)=yi(et) transforms cellular neural networks with multi-proportional delays into cellular neural networks with variable coefficient and constant delays, and then constructing Lyapunov functionals, some delay-independent sufficient conditions are given. These new sufficient conditions can ensure global uniform asymptotic stability of this system. An example is given to illustrate the correctness of obtained results.
- cellular neural networks /
- global uniform asymptotic stability /
- proportional delays

[1]	周立群, 宋协慧. 一类具比例时滞脉冲递归神经网络的全局多项式稳定性 . 电子科技大学学报, 2021, 50(1): 91-100. doi: 10.12178/1001-0548.2019171
[2]	徐晓惠, 施继忠, 严超, 张继业, 徐延海. 一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 374-380. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.011
[3]	卢小梅, 陈武华, 杨宣访. 时滞细胞神经网络部分状态脉冲镇定 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 810-816. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.002
[4]	邵晋梁, 黄廷祝. 变时滞神经网络鲁棒稳定的一个新判据 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 617-622. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.031
[5]	崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.
[6]	韩仲明. 通有连续时间神经网络的K-稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(2): 261-264.
[7]	朱培勇, 孙世新. 具有时滞的Hopfield神经网络的周期解 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 680-683.
[8]	文武, 杨汉生, 徐军, 钟守铭. 随机型细胞神经网络的稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 700-702,716.
[9]	朱文莉, 张杰. 变系数时滞神经网络的周期解与稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 134-136.
[10]	牛健人, 杨志春, 徐道义. 无穷时滞中立型微分积分方程的指数稳定性 . 电子科技大学学报, 2004, 33(5): 608-610.
[11]	徐军, 钟守铭, 张春凤. 分布时滞Hopfield神经网络稳定性 . 电子科技大学学报, 2004, 33(2): 200-203.
[12]	曹科才, 钟守铭, 刘碧森. 时滞系统的鲁棒稳定性与BIBO稳定 . 电子科技大学学报, 2003, 32(6): 787-789.
[13]	喻伟, 张具明, 徐安石. 无穷时滞泛函微分方程解的稳定性分析 . 电子科技大学学报, 2001, 30(5): 529-532.
[14]	李桂花, 钟守铭, 金明. 一类神经网络的L²-增益稳定性 . 电子科技大学学报, 2001, 30(4): 429-433.
[15]	叶华文, 黄元清. Hopfield型神经网络的全局指数稳定性 . 电子科技大学学报, 2000, 29(1): 105-107.
[16]	朱文莉. 一类具有时滞的神经网络的稳定性分析 . 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 556-559.
[17]	邱亚林. 具有时滞的通有连续时间神经网络的指数稳定性 . 电子科技大学学报, 1999, 28(5): 533-535.
[18]	王毅, 黄元清. 反馈型CNN解的稳定性 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 211-215.
[19]	王宏霞. 不确定的时滞线性系统的稳定性分析 . 电子科技大学学报, 1998, 27(6): 656-661.
[20]	钟守铭, 王毅. 具有时滞的非线性系统的k-全局稳定性 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 94-98.

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多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

周立群

1. 天津师范大学数学科学学院天津西青区 300387

基金项目:

国家自然科学基金(60974144);天津市高等学校科技发展基金(20100813)

作者简介:
周立群(1972-),女,博士,副教授,主要从事神经网络的理论及应用方面的研究.

收稿日期: 2012-01-02
修回日期: 2013-02-06
刊出日期: 2013-08-15

中图分类号: O175.13;TP183

关键词:

摘要: 对一类具多比例时滞细胞神经网络进行研究, 利用变换zi(t)=yi(et) 将具多比例时滞细胞神经网络变换成变系数常时滞的细胞神经网络. 通过构造合适的Lyapunov泛函, 给出了几个保证该系统全局一致渐近稳定的时滞独立的充分条件, 并给出例子验证所得结论的正确性.

English Abstract

周立群. 多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

引用本文:

周立群. 多比例时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

ZHOU Li-qun. Global Uniform Asymptotic Stability of Cellular Neural Networks with Mutli-Porportional Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

Citation:

ZHOU Li-qun. Global Uniform Asymptotic Stability of Cellular Neural Networks with Mutli-Porportional Delays[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.018

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