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具有混合时滞的脉冲复值神经网络的全局μ-稳定性
  • ISSN号:1000-0887
  • 期刊名称:《应用数学和力学》
  • 时间:0
  • 分类:O175.13[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构:[1]重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074, [2]湖州师范学院数学系,浙江湖州313000, [3]重庆交通大学数学系,重庆400074
  • 相关基金:国家自然科学基金(61273021;61473332); 重庆市研究生科研创新项目(CYS14163)
中文摘要:

研究了具有离散变化时滞和无界分布时滞的脉冲复值神经网络的稳定性,在所研究的神经网络中,活动函数仅仅要求满足Lipschitz条件.运用同胚映射原理,证明了具有混合时滞的脉冲复值神经网络平衡点的存在性和唯一性.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,使用自由权矩阵方法和不等式技巧,获得了网络平衡点的全局μ-稳定性的充分性判据.数值仿真实例验证了结果的有效性.

英文摘要:

The global μ-stability of impulsive complex-valued neural networks with mixed time-varying delays was investigated. For the considered complex-valued neural networks,the activation functions only need to satisfy the Lipschitz conditions. Based on the homeomorphism mapping principle in the complex domain,a sufficient condition for the existence and uniqueness of the equilibrium point of the addressed complex-valued neural network was proposed in terms of linear matrix inequalities( LM Is). Through construction of appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals,and with the free weighting matrix method and inequality technique,a delay-dependent criterion for checking the global μ-stability of the complexvalued neural networks was established in terms of LM Is. Finally,a simulation example was given to showthe effectiveness of the obtained results.

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期刊信息
  • 《应用数学和力学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:重庆交通大学
  • 主办单位:重庆交通大学
  • 主编:钟万勰
  • 地址:重庆南岸区重庆交通大学90信箱
  • 邮编:400074
  • 邮箱:applmathmech@cqjtu.edu.cn
  • 电话:023-62652450
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0887
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1060/O3
  • 邮发代号:78-21
  • 获奖情况:
  • 国际工程索引(EI)收录期刊,我国力学类核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,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:8965