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新的时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析方法
被引量:
1
1
作者
张建海
张森林
刘妹琴
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期434-441,共8页
通过引入标准神经网络模型(SNNM),为不同的递归神经网络(RNN)提供了一个统一分析框架.针对时滞SNNM的鲁棒渐进稳定和指数稳定问题,应用Lyapunov稳定性理论和S方法推导出基于线性矩阵不等式的充分条件.将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广...
通过引入标准神经网络模型(SNNM),为不同的递归神经网络(RNN)提供了一个统一分析框架.针对时滞SNNM的鲁棒渐进稳定和指数稳定问题,应用Lyapunov稳定性理论和S方法推导出基于线性矩阵不等式的充分条件.将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广义特征值问题,既可以判断网络是否指数稳定,又可以方便地估计其最大指数收敛率,克服了以往方法中存在的不足.给出了将其他RNNs转化为SNNM的实例,并利用SNNM的相关结论对其进行了分析.仿真结果表明,该方法可以方便地对不同RNN的鲁棒稳定性进行分析,且稳定性条件易于求解.
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关键词
标准神经网络模型
时滞
递归神经网络
鲁棒渐进稳定性
鲁
棒
指数
稳定性
线性矩阵不等式
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职称材料
题名
新的时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析方法
被引量:
1
1
作者
张建海
张森林
刘妹琴
机构
浙江大学电气工程学院
杭州电子科技大学计算机学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期434-441,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(60504024)
浙江省自然科学基金资助项目(Y106010)
文摘
通过引入标准神经网络模型(SNNM),为不同的递归神经网络(RNN)提供了一个统一分析框架.针对时滞SNNM的鲁棒渐进稳定和指数稳定问题,应用Lyapunov稳定性理论和S方法推导出基于线性矩阵不等式的充分条件.将鲁棒指数稳定性问题转化为一个广义特征值问题,既可以判断网络是否指数稳定,又可以方便地估计其最大指数收敛率,克服了以往方法中存在的不足.给出了将其他RNNs转化为SNNM的实例,并利用SNNM的相关结论对其进行了分析.仿真结果表明,该方法可以方便地对不同RNN的鲁棒稳定性进行分析,且稳定性条件易于求解.
关键词
标准神经网络模型
时滞
递归神经网络
鲁棒渐进稳定性
鲁
棒
指数
稳定性
线性矩阵不等式
Keywords
standard neural network model
time-delay
recurrent neural networks
robust asymptotic stability
robust exponential stability
linear matrix inequality
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
新的时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析方法
张建海
张森林
刘妹琴
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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