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时滞耦合随机神经网络全局指数同步
  • ISSN号:1000-2243
  • 期刊名称:《福州大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[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—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]韶关学院数学系,广东韶关512005, [2]华南农业大学应用数学系,广东广州510642
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10576013;10871075)
中文摘要:

应用矩阵的Kronecker积、线性矩阵不等式及随机微分方程等有关工具,研究了一类具离散时滞与分布时滞的随机神经网络耦合大系统的均方全局指数同步问题.综合考虑了参数的不确定性、分布时滞、随机扰动、非线性耦合等的影响,并弱化了相关文献中激励函数为严格Lipshtz或Sigma型的假定,得到该耦合大系统均方全局指数同步的一些充分性判据.所得到的结果易于通过Matlab线性矩阵不等式工具箱(LMI)进行检验.

英文摘要:

By exploiting Kronecker product,linear matrix inequality and stochastic differential equation theory,the exponential synchronization problem of an array of coupled stochastic delayed neural networks is investigated.The considered neural networks are quite general,which contain parameter uncertainties,distributed time-delay,stochastic disturbance and nonlinear coupling.And the assumption on activation functions is relaxed without assuming to be of Lipschitz type or Sigma type.Some sufficient conditions,under which the array of stochastic delayed neural networks can achieve global exponential synchronization in the mean square,are derived.The obtained sufficient conditions can be easily and effectively solved by using the Matlab LMI toolbox.

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期刊信息
  • 《福州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:福州大学
  • 主办单位:福州大学
  • 主编:杨黄浩
  • 地址:福建省福州市大学新区学园路2号
  • 邮编:350116
  • 邮箱:xb@fzu.edu.cn
  • 电话:0591-22865030 22865031
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2243
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1117/N
  • 邮发代号:34-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀自然科学学报,华东地区优秀期刊,福建省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,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)
  • 被引量:8994