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一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性
被引量：
2
1
作者
徐晓惠
施继忠
+2 位作者
严超
张继业
徐延海
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期374-380,共7页
为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯...
为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论,并且容易验证。最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。
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关键词
复数域
Markova跳变参数
神经网络
随机
指数
鲁棒
稳定性
变时滞
矢量Lyapunov函数法
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职称材料
关于随机时滞神经网络稳定性的注记(英文)
被引量：
3
2
作者
张子芳
徐道义
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2010年第4期720-730,共11页
利用非负鞅收敛定理、Lyapunov泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用。两个应用实例说明即使针对随机Hopfield神经网络所给的...
利用非负鞅收敛定理、Lyapunov泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用。两个应用实例说明即使针对随机Hopfield神经网络所给的代数准则也优于相关的判别准则。
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关键词
随机
递归神经网络
变时滞
随机指数稳定性
样本Lyapunov
指数
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职称材料
题名
一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性
被引量：
2
1
作者
徐晓惠
施继忠
严超
张继业
徐延海
机构
西华大学汽车测控与安全四川省重点实验室
浙江师范大学工学院
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期374-380,共7页
基金
四川省教育厅自然科学重点项目(17ZA0364)
国家自然科学基金(51775448
+3 种基金
11402214
11572264)
四川省重点实验室研究基金(szjj2017-074)
教育部重点实验室研究基金(szjj2016-007)
文摘
为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论,并且容易验证。最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。
关键词
复数域
Markova跳变参数
神经网络
随机
指数
鲁棒
稳定性
变时滞
矢量Lyapunov函数法
Keywords
complex number domain
Markova jumping parameters
neural networks
stochastic exponential robust stability
time-varying delays
vector Lyapunov function method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
关于随机时滞神经网络稳定性的注记(英文)
被引量：
3
2
作者
张子芳
徐道义
机构
淮海工学院数理系
四川大学数学研究所
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2010年第4期720-730,共11页
基金
The National Natural Science Foundation of China(10971240
10371083)
the Natural Science Foundation of Huaihai Institute of Technology(KK06004)
文摘
利用非负鞅收敛定理、Lyapunov泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用。两个应用实例说明即使针对随机Hopfield神经网络所给的代数准则也优于相关的判别准则。
关键词
随机
递归神经网络
变时滞
随机指数稳定性
样本Lyapunov
指数
Keywords
stochastic recurrent neural networks
time-varying delays
almost sure exponential stabil- ity
sample Lyapunov exponent
分类号
O211.63 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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1
一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性
徐晓惠
施继忠
严超
张继业
徐延海
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
2
关于随机时滞神经网络稳定性的注记(英文)
张子芳
徐道义
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2010
3
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