基于增广泛函的混合时滞区间神经网络的鲁棒稳定性
刘振伟
张化光
1.东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,1100042.东北大学,流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
摘要：本文针对一类带有混合时变时滞 (离散和分布时滞)的区间递归神经网络进行了全局鲁棒稳定性研究.与之前的处理方法不同,在本文中通过使用一种新型的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,从而得到了一类新颖的关于区间递归神经网络的时滞依赖全局鲁棒稳定性判据.在新的增广泛函中,由于首次使用了带有激活函数的积分项,系统状态和激活函数之间的关系将被更好地表示出来.因此,本文提出的判据具有更小的保守性.同时,在本文提出的判据中,放松了时变时滞变化率必须小于1的限制.仿真结果进一步证明了本文结果的有效性.
关键词：区间递归神经网络全局鲁棒稳定混合时滞时滞依赖增广Lyapunov-Krasovskii泛函线性矩阵不等式
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60774048,60728307)高等学校博士学科点专项科研基金(20070145015)高等学校学科创新引智计划计划)(B08015)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1325-1330 )
英文信息