时滞标准神经网络模型及其应用

• 作者: 刘妹琴
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 时滞标准神经网络模型(DSNNM) 线性矩阵不等式(LMI) 稳定性 广义特征值问题(GEVP) 双向联想记忆(BAM)
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 750-758
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 5789字
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的神经网络模型-时滞标准神经网络模型(DSNNM),它由线性动力学系统和有界静态时滞非线性算子连接而成.利用不同的Lyapunov泛函和S方法推导出DSNNM全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件,这些条件可表示为线性矩阵不等式(LMI)形式.大多数时滞(或非时滞)动态神经网络(DANN)稳定性分析或神经网络控制系统都可以转化为DSNNM,以便用统一的方法进行稳定性分析或镇定控制.从DSNNM应用于时滞联想记忆(BAM)神经网络的稳定性分析以及PH中和过程神经控制器的综合实例,可以看出,得到的稳定性判据扩展并改进了以往文献中的稳定性定理,而且可将稳定性分析推广到非线性控制系统的综合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘妹琴	浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系	37	251	7.0	15.0