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时滞依赖的脉冲时滞神经网络的稳定性

Delay-dependent stability of impulsive neural networks with time delays
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摘要 基于Lyapunov泛函和不等式技巧,得到脉冲混合时滞神经网络全局指数稳定性的时滞依赖型判据,其中混合时滞包括离散时滞和分布时滞两种类型。该判据用线性矩阵不等式表示,并通过一个数值实例验证了判据的有效性。 This paper is concerned with the global exponential stability of impulsive neural networks with mixed time delays,which comprise discrete and distributed time delays.Based on the Lyapunov functional and inequality technique,delay-dependent stability criteria are obtained in terms of linear matrix inequalities.A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the results.
作者 王芬 吴怀宇
出处 《武汉科技大学学报》 CAS 2010年第3期327-331,共5页 Journal of Wuhan University of Science and Technology
基金 国家自然科学基金资助项目(50675161 60904060) 国际科技合作重点资助项目(2006CA025) 教育部重点研究资助项目(205098) 湖北省教育厅重大研究资助项目(Z200511001)
关键词 神经网络 脉冲 时滞 稳定性 neural network impulse time delays stability
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