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一类时变时滞静态神经网络的指数稳定性
被引量:
1
1
作者
张锐
王占山
井元伟
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期613-616,共4页
基于线性矩阵不等式方法建立了时变时滞静态神经网络的指数稳定判据.考虑到时滞变化率对稳定性能的影响,分别建立了仅依赖时滞上界的稳定判据和完全依赖时滞信息的稳定判据.所得到的稳定判据能够适应慢变时滞和快变时滞两种情况,具有适...
基于线性矩阵不等式方法建立了时变时滞静态神经网络的指数稳定判据.考虑到时滞变化率对稳定性能的影响,分别建立了仅依赖时滞上界的稳定判据和完全依赖时滞信息的稳定判据.所得到的稳定判据能够适应慢变时滞和快变时滞两种情况,具有适用范围宽、保守性小和易于验证等特点,并通过几个注释说明与现有的文献结果进行了比较.仿真示例验证了所得结果的有效性.
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关键词
递归
神经网络
局部场神经网络
静态
神经网络
LYAPUNOV泛函
全局指数稳定
线性矩阵不等式
下载PDF
职称材料
题名
一类时变时滞静态神经网络的指数稳定性
被引量:
1
1
作者
张锐
王占山
井元伟
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期613-616,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774093)
东北大学博士后科研基金资助项目(20080314)
文摘
基于线性矩阵不等式方法建立了时变时滞静态神经网络的指数稳定判据.考虑到时滞变化率对稳定性能的影响,分别建立了仅依赖时滞上界的稳定判据和完全依赖时滞信息的稳定判据.所得到的稳定判据能够适应慢变时滞和快变时滞两种情况,具有适用范围宽、保守性小和易于验证等特点,并通过几个注释说明与现有的文献结果进行了比较.仿真示例验证了所得结果的有效性.
关键词
递归
神经网络
局部场神经网络
静态
神经网络
LYAPUNOV泛函
全局指数稳定
线性矩阵不等式
Keywords
recurrent neural network (RNN)
local field network (LFN)
static neural network (SNN)
Lyapunov function
global exponential stability
linear matrix inequality (LMI)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类时变时滞静态神经网络的指数稳定性
张锐
王占山
井元伟
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
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