一类神经网络系统的状态估计.doc

资料分类:师范学院 上传会员:朱丽安 更新时间:2020-03-18
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摘要:利用线性矩阵不等式(LMI)方法和Lyapunov泛函方法,我们得到具时滞广义中立型脉冲神经网络全局渐进稳定性的一些新的充分条件.并用数值例子来验证结果的正确性.

关键词:中立型神经网络, Lyapunov泛函方法,稳定性

 

众所周知,脉冲微分方程的理论在最近几年已经变得越来越重要。近年来,特别是在固定时刻和可变时间的脉冲微分方程的研究区域已有很好的结果,见文献[10-11]。我们注意到,时滞微分方程的存在性和稳定性问题的研究起始于Travis and Webb。由于时滞方程能更精确地描述自然现象,它们已由许多作者在不同的方面进行了研究。此外,人工智能电子系统,神经网络,往往受到脉冲扰动,这可能会影响系统的动力学行为,正如时滞对系统的影响。脉冲微分方程和脉冲神经网络的研究最近几年引起了广泛研究。

 

目 录

摘 要

Abstract

1 前言4

2模型的提出 5

3全局渐近稳定性 7

4数值例子 10 

结论  12

参考文献 13

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最新评论
上传会员 朱丽安 对本文的描述:在本文中,我们考虑一个广义的中立型脉冲神经网络稳定性问题。 神经系统包括脉冲和可变的时滞,都依赖于中立型算子的性质。利用线性矩阵不等式的方法,得到一组充分条件,保证......
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