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网络化神经网络的时滞依赖稳定性判据(英文)
  • ISSN号:1000-8152
  • 期刊名称:控制理论与应用
  • 时间:2012.9.1
  • 页码:1169-1175
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]郑州大学数学系,河南郑州450001, [2]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074
  • 相关基金:supported by the National Nature Science Foundation of China(No.61174085,61074025,60834002)
  • 相关项目:非均匀采样系统的若干控制问题研究
作者: 朱训林|岳东|
中文摘要:

本文研究了网络化神经网络的稳定性问题.首先,为了利用网络系统的采样特征,定义了一个新的Lyapunov泛函;通过分析网络诱导时延和执行周期之间的关系,采用一个迭代凸组合技术,得到了一个包含较少保守性的稳定性判据.然后,给出一个基于采样数据的神经网络稳定性判据,减少了计算复杂性.最后,通过一个数例,验证了本文方法的有效性和优越性.

英文摘要:

This paper investigates the problem of stability of network-based neural networks (NNs). To exploit the sampling characteristic of network systems, we define a new type of Lyapunov functional. By analyzing the relation between the network-induced delay and the executive duration, and employing an iterative convex combination technique, we develop a less conservative stability criterion for network-based NNs. To reduce the computational complexity, we also propose a stability criterion for sampled-data-based NNs. An illustrative example is given to show the effectiveness and the advantages of the proposed method.

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期刊信息
  • 《控制理论与应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:胡跃明
  • 地址:广州五山路华南理工大学3号楼516室
  • 邮编:510640
  • 邮箱:aukzllyy@scut.edu.cn
  • 电话:020-87111464
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8152
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1240/TP
  • 邮发代号:46-11
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21084