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一类具混合时滞随机神经网络稳定性的推广与应用
引用本文:张金.一类具混合时滞随机神经网络稳定性的推广与应用[J].数学的实践与认识,2014(7).
作者姓名:张金
作者单位:宿迁高等师范学校数学系;
基金项目:宿迁高等师范学校科研基金(2013)
摘    要:将一类具有混合时滞随机神经网络均方渐近稳定的判据推广到不确定神经网络的鲁棒稳定性,所导出的判据都表示为线性矩阵不等式(LMI)的形式,可通过使用一些标准的数值方法求解.最后给出了一个简单的例子说明所提出的判定条件的有效性和可应用性.

关 键 词:随机神经网络  不确定神经网络  混合时滞  鲁棒稳定性  线性矩阵不等式

The Promotion and Application of Stability for a General Class of Stochastic Neural Networks with Mixed Time Delays
Abstract:A linear matrix inequality(LMI) approach is developed to derive the criteria for the asymptotic stability,which can be readily checked by using some standard numerical packages such as the Matlab LMI Toolbox and expressed in form of LMI.In this paper,the results are extended to uncertain stochastic neural networks with Markovian jumping parameters and mixed delays.Finally,a simple example is provided to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed testing criteria.
Keywords:stochastic neural networks  uncertain neural networks  mixed time delays robust stability  linear matrix inequality
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