一类区间时滞忆阻神经网络的稳定性控制

鉴于忆阻神经网络(memristive neural network,MNN)的数学模型是一种右端不连续的微分方程,经典的微分方程理论不再适用。借助微分包含理论和Filippov解的框架,将这一神经网络系统转化为通常的神经网络系统,并建立了时滞一次函数形式的新型李雅普诺夫-克拉索夫斯基泛函(Lyapunov-Krasovskii functional,LKF),运用积分不等式和倒数凸组合不等式估计其导数,得到了该系统渐近稳定的充分条件并以线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)形式给出,便于用MATLAB软件验证。数值仿真结果表明,所得到结论正确且可实现。