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随机Hopfield时滞神经网络均方指数稳定性: LMI方法
引用本文:陈武华,卢小梅,李群宏,关治洪.随机Hopfield时滞神经网络均方指数稳定性: LMI方法[J].数学物理学报(A辑),2007,27(1):109-117.
作者姓名:陈武华  卢小梅  李群宏  关治洪
作者单位:广西大学数学与信息科学学院,广西大学数学与信息科学学院,广西大学数学与信息科学学院,华中科技大学控制科学与工程系 南宁 530004,南宁 530004,南宁 530004,武汉 430074
基金项目:广西自然科学基金;国家自然科学基金
摘    要:该文通过系统变换技巧, 构造出新型的Lyapunov泛函. 利用此Lyapunov泛函, 基于线性矩阵不等式, 得到了随机Hopfield时滞神经网络与时滞相关及与时滞无关均方指数稳定性新的充分条件. 数值例子表明, 与已有结果相比, 该文的结果具有较少的保守性.

关 键 词:随机神经网络  时滞  均方指数稳定性  线性矩阵不等式
文章编号:1003-3998(2007)01-109-09
收稿时间:2004-12-14
修稿时间:2004-12-14

Exponential Stability in Mean Square for Stochastic Hopfield Delay Neural Networks: an LMI Approach
Chen Wuhua,Lu Xiaomei,Li Qunhong,Guan Zhihong.Exponential Stability in Mean Square for Stochastic Hopfield Delay Neural Networks: an LMI Approach[J].Acta Mathematica Scientia,2007,27(1):109-117.
Authors:Chen Wuhua  Lu Xiaomei  Li Qunhong  Guan Zhihong
Institution:College of Mathematics and Inforvnation Science, Guangxi University, Nanning 530004; Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074
Abstract:By using a technique of model transformation of the system, a new type of Lyapunov functional is introduced. By applying this new Lyapunov functional, a novel delay-dependent sufficient condition of exponential stability in mean square for stochastic Hopfield delay neural networks is derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs). A delay-independent sufficient condition is also presented. Numerical examples show that the proposed method is less conservative than the previous ones.
Keywords:Stochastic Hopneld neural networks  Time-delay  Exponential stability in mean square  Linear matrix inequality (LMI)  
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