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随机细胞人工神经网络的稳定性
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报: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]中原工学院电子信息学院,河南郑州450007, [2]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60274007;60474001).
中文摘要:

基于细胞神经网络输出函数饱和线性特性,采用分割状态空间为若干子区域的方法,对处于噪声环境下的细胞神经网络的几乎必然指数稳定性进行了分析.在噪声扰动项分别满足Lipschitz条件和线性条件下,依据平衡点所处子区域位置,得到了对应区域中仅依赖于网络参数构成的矩阵负定性的若干代数判别条件.特别地,如果平衡点为区域内点,所得结果是非常方便检验的.研究结果可供网络设计参考,并可用来计算网络抗干扰强度.

英文摘要:

The output functions of neurons in cellular neural networks are characterized by saturation linearity. A method to divide the state space into sub-domains adopted to study almost sure exponential stability over the cellular neural networks under noise environment. When Lipschitz condition and linear growth condition on perturbed terms of the model of the network are satisfied, some algebraic criteria are obtained which are only related to the parameters of the network itself. The results show that some appropriate negative definite matrices, which are related to the position of the equilibrium of the network, ensure the network to be almost sure exponentially stable. In particular, if the equilibrium of the network is in the interior of a sub-domain, the obtained conclusions are conveniently tested. All the results can be used to compute the perturbed intensity of networks.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,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,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:21013